Sensitive Sequencing Analysis Suggests Thyrotropin Receptor and Guanine Nucleotide-Binding Protein G Subunit Alpha as Sole Driver Mutations in Hot Thyroid Nodules
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Constitutively activating mutations in the thyrotropin receptor ( TSHR ) and the guanine nucleotide-binding protein G subunit alpha ( GNAS ) are the primary cause of hot thyroid nodules (HTNs). The reported prevalence of TSHR and GNAS mutations in HTNs varies. Previous studies show TSHR mutations in 8–82% of HTNs and GNAS mutations in 8–75% of HTNs. With sensitive and comprehensive targeted next-generation sequencing (tNGS), we re-evaluated the prevalence of TSHR and GNAS mutations in HTNs. Methods: Samples from three previous studies found to be TSHR and GNAS mutation negative were selected and re-evaluated using high-resolution melting (HRM) PCR. Remaining mutation negative samples were further reanalyzed by tNGS with a sequencing depth between 3000 × and 10,000 × . Our tNGS panel covered the entire TSHR coding sequence along with mutation hot spots in GNAS . Sequencing reads were aligned to reference and variants were called using Torrent Suite software v5.8. Results: In total, 154 of 182 previously mutation negative HTNs were positive for TSHR or GNAS mutations, resulting in an 85% prevalence of TSHR and GNAS mutations in HTNs, 79% and 6%, respectively. In a subset of 25 HTNs with multiple samples per nodule, and analyzed by tNGS at high sequencing depth, TSHR mutations were detected in 23 (92%) HTNs and 1 GNAS mutation was detected in 1 (4%) HTN, 96% mutation positive HTNs in this subset. Conclusions: Owing to the higher sensitivity of tNGS as compared with denaturing gradient gel electrophoresis and HRM-PCR, TSHR or GNAS mutations could be detected in 85% of HTNs. The detection of TSHR and GNAS mutations occurred in 96% of HTNs in a sample set with multiple samples per nodule analyzed by tNGS. Taken together with the fact that no other driver mutations could be identified by whole exome sequencing, our study strongly supports the hypothesis that TSHR and GNAS mutations are the main somatic mutations leading to HTNs.
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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 | 0,001 |
| 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 découle