Genomic analysis of a Palestinian family with inherited cancer syndrome: a next-generation sequencing study
Notice bibliographique
Résumé
Familial predisposition is a strong risk factor for different types of cancer and accounts for around 10% of the cases. In this study, we investigated cancer predisposition in a Palestinian family using whole-exome sequencing (WES) technologies. In this study, we focused more on cutaneous melanoma (CM). Our analysis identified three heterozygous rare missense variants, WRN (p.L383F and p.A995T) and TYRP1 (p.T262M) and a pathogenic homozygous missense mutation in ERCC2 (p.R683Q). Although WRN and TYRP1 genes and their variations were correlated with different types of cancer, including melanoma, the currently identified WRN and TYRP1 variants were not reported previously in melanoma cases. The pathogenic mutation was segregated with the clinical phenotypes and found in the two affected brothers, one with CM and the other with brain tumor, and was confirmed by Sanger sequencing analysis. Segregation analysis of this mutation revealed that family members are either heterozygous or wild type. Our findings confirm that the homozygous ERCC2 (p.R683Q) mutation was responsible for causing melanoma and other cancer types in the family. Our work highlights the value to decipher the mutational background of familial cancers, especially CM, in the Palestinian population to guide diagnosis, prevention, and treatment of affected patients and their families.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».