Germline mutations in the new E1’ cryptic exon of the <i>VHL</i> gene in patients with tumours of von Hippel-Lindau disease spectrum or with paraganglioma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDS: gene in patients with von Hippel-Lindau (VHL) disease and in patients with paraganglioma or pheochromocytoma (PPGL) is not currently known. METHODS: We studied a large international multicentre cohort of 1167 patients with a previous negative genetic testing. Germline DNA from 75 patients with a single tumour of the VHL spectrum ('Single VHL tumour' cohort), 70 patients with multiple tumours of the VHL spectrum ('Multiple VHL tumours' cohort), 76 patients with a VHL disease as described in the literature ('VHL-like' cohort) and 946 patients with a PPGL were screened for E1' genetic variants. RESULTS: Six different genetic variants in E1' were detected in 12 patients. Two were classified as pathogenic, 3 as variants of unknown significance and 1 as benign. The rs139622356 was found in seven unrelated patients but described in only 16 patients out of the 31 390 of the Genome Aggregation Database (p<0.0001) suggesting that this variant might be either a recurrent mutation or a modifier mutation conferring a risk for the development of tumours and cancers of the VHL spectrum. CONCLUSIONS: E1' cryptic exon mutations contribute to 1.32% (1/76) of 'VHL-like' cohort and to 0.11% (1/946) of PPGL cohort and should be screened in patients with clinical suspicion of VHL, and added to panels for Next Generation Sequencing (NGS) diagnostic testing of hereditary PPGL. Our data highlight the importance of studying variants identified in deep intronic sequences, which would have been missed by examining only coding sequences of genes/exomes. These variants will likely be more frequently detected and studied with the upcoming implementation of whole-genome sequencing into clinical practice.
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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 ».