The spectrum of mutations predisposing to familial breast cancer in Poland
Notice bibliographique
Résumé
To optimize genetic testing, it is necessary to establish the spectrum of breast cancer-predisposing mutations in particular ethnic groups. We studied 1,018 women with a strong family history for breast cancer (families with hereditary breast cancer; HBC) from genetically homogenous population of Poland, which is populated by ethnic Slavs, for mutations in 14 cancer susceptibility genes. Additionally, we compared the frequency of candidate pathogenic variants in breast cancer cases and controls. Germline mutations were detected in 512 of 1,018 probands with breast cancer (50.3%), including BRCA1/2 mutations detected in 420 families and non-BRCA mutations seen in 92 families. Thirteen BRCA1/2 founder mutations represented 84% of all BRCA1/2-positive cases. Seven founder mutations of CHEK2, PALB2, NBN and RECQL represented 73% of all non-BRCA-positive cases. Odds ratios for hereditary breast cancer were 87.6 for BRCA1, 15.4 for PALB2, 7.2 for CHEK2, 2.8 for NBN and 15.8 for RECQL. Odds ratios for XRCC2, BLM and BARD1 were below 1.3. In summary, we found that 20 founder mutations in six genes (BRCA1/2, CHEK2, PALB2, NBN and RECQL) are responsible for 82% of Polish hereditary breast cancer families. A simple test for these 20 mutations will facilitate genetic testing for breast cancer susceptibility in Poland. It may also facilitate genetic testing for breast cancer susceptibility in other Slavic populations and women of Slavic descent worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».