Low prevalence of known pathogenic mutations in dominant PD genes: A Swedish multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the frequency of mutations known to cause autosomal dominant Parkinson disease (PD) in a series with more than 10% of Sweden's estimated number of PD patients. METHODS: The Swedish Parkinson Disease Genetics Network was formed as a national multicenter consortium of clinical researchers who together have access to DNA from a total of 2,206 PD patients; 85.4% were from population-based studies. Samples were analyzed centrally for known pathogenic mutations in SNCA (duplications/triplications, p.Ala30Pro, p.Ala53Thr) and LRRK2 (p.Asn1437His, p.Arg1441His, p.Tyr1699Cys, p.Gly2019Ser, p.Ile2020Thr). We compared the frequency of these mutations in Swedish patients with published PD series and the gnomAD database. RESULTS: A family history of PD in first- and/or second-degree relatives was reported by 21.6% of participants. Twelve patients (0.54%) carried LRRK2 p.(Gly2019Ser) mutations, one patient (0.045%) an SNCA duplication. The frequency of LRRK2 p.(Gly2019Ser) carriers was 0.11% in a matched Swedish control cohort and a similar 0.098% in total gnomAD, but there was a marked difference between ethnicities in gnomAD, with 42-fold higher frequency among Ashkenazi Jews than all others combined. CONCLUSIONS: In relative terms, the LRRK2 p.(Gly2019Ser) variant is the most frequent mutation among Swedish or international PD patients, and in gnomAD. SNCA duplications were the second most common of the mutations examined. In absolute terms, however, these known pathogenic variants in dominant PD genes are generally very rare and can only explain a minute fraction of familial aggregation of PD. Additional genetic and environmental mechanisms may explain the frequent co-occurrence of PD in close relatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».