The contribution of large genomic rearrangements in BRCA1 and BRCA2 to South African familial breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pathogenic variants that occur in the familial breast cancer genes (BRCA1/2) lead to truncated ineffective proteins in the majority of cases. These variants are mostly represented by small deletions/insertions, nonsense- and splice-site variants, although some larger pathogenic rearrangements occur. Currently, their contribution to familial breast cancer (BC) and ovarian cancer (OVC) in South Africa (SA) is unknown. METHODS: Seven hundred and forty-four patients affected with BC or OVC were screened for larger genomic rearrangements (LGRs) by means of multiplex ligation-dependent probe amplification or Next Generation Sequencing using the Oncomine™ BRCA research assay. RESULTS: The patients represented mostly medium to high-risk families, but also included lower risk patients without a family history of the disease, diagnosed at an early age of onset (< 40 years). Eight LGRs were detected (1.1%); seven in BRCA1 with a single whole gene deletion (WGD) detected for BRCA2. These eight LGRs accounted for 8.7% of the 92 BRCA1/2 pathogenic variants identified in the 744 cases. The pathogenic LGRs ranged from WGDs to the duplication of a single exon. CONCLUSIONS: Larger rearrangements in BRCA1/2 contributed to the overall mutational burden of familial BC and OVC in SA. Almost a quarter of all pathogenic variants in BRCA1 were LGRs (7/30, 23%). The spectrum observed included two WGDs, one each for BRCA1 and BRCA2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».