A cost-effective method for detecting mutations in the human FAM111B gene associated with POIKTMP syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mutations of the human FAM111B gene are associated with hereditary fibrosing poikiloderma with tendon contracture, myopathy, and pulmonary fibrosis (POIKTMP), a rare and autosomal dominant multi-systemic fibrosing disease. To date, a total of 36 cases are documented, with eleven associated mutations identified and confirmed by Whole-Exome Sequencing and Sanger sequencing. However, these methods require a certain level of expertise. The FAM111B gene was annotated using the SNAPGENE tool to identify various restriction enzymes. The enzymes that cut at the positions where mutations of interest have been reported were selected. The method was implemented using the DNA samples extracted from the skin fibroblast collected from an affected South African family and unrelated control. Results The findings showed that of the eleven FAM111B mutational sites investigated with this method, ten mutations can be identified including the known mutation FAM111B NM_198947.4: c.1861T>G (pTyr621Asp) associated with the POIKTMP in South Africa. Conclusions Limited access to molecular diagnosis contributes to why POIKTMP is rarely diagnosed. Our study describes an inexpensive PCR–RFLP method to screen for POIKTMP FAM111B gene mutations. The PCR–RFLP can be used as a cost-effective method for diagnosing FAM111B mutations in POIKTMP, and it does not require having robust experience in molecular biology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».