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Enregistrement W2964640875 · doi:10.1016/j.parkreldis.2019.07.032

Low prevalence of known pathogenic mutations in dominant PD genes: A Swedish multicenter study

2019· article· en· W2964640875 sur OpenAlexfundno aff
Andreas Puschmann, Itzia Jiménez-Ferrer, Elin Lundblad-Andersson, Emma Mårtensson, Oskar Hansson, Per Odin, Håkan Widner, Kajsa Brolin, Ropafadzo Mzezewa, Jonas M. Kristensen, Maria Soller, Emil Ygland, Owen A. Ross, Mathias Toft, Guido J. Breedveld, Vincenzo Bonifati, Lovisa Brodin, Anna Zettergren, Olof Sydow, Jan Linder, Karin Wirdefeldt, Per Svenningsson, Hans Nissbrandt, Andrea Carmine Belin, Lars Forsgren, Maria Swanberg

Notice bibliographique

RevueParkinsonism & Related Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAvid RadiopharmaceuticalsParkinsonfondenNational Institutes of HealthSkånes universitetssjukhusStichting ParkinsonFondsNorges ForskningsrådVetenskapsrådetFondation pour la Recherche MédicaleLunds UniversitetZonMwMagnus Bergvalls StiftelseAmerican Liver FoundationEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchU.S. Department of DefenseEastern HealthInternational Parkinson and Movement Disorder SocietyBiogenGE HealthcareFujirebio USRoche
Mots-clésGeneticsGeneMulticenter studyBiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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