Defects in meiosis I contribute to the genesis of androgenetic hydatidiform moles
Notice bibliographique
Résumé
To identify novel genes responsible for recurrent hydatidiform moles (HMs), we performed exome sequencing on 75 unrelated patients who were negative for mutations in the known genes. We identified biallelic deleterious variants in 6 genes, FOXL2, MAJIN, KASH5, SYCP2, MEIOB, and HFM1, in patients with androgenetic HMs, including a familial case of 3 affected members. Five of these genes are essential for meiosis I, and their deficiencies lead to premature ovarian insufficiency. Advanced maternal age is the strongest risk factor for sporadic androgenetic HM, which affects 1 in every 600 pregnancies. We studied Hfm1-/- female mice and found that these mice lost all their oocytes before puberty but retained some at younger ages. Oocytes from Hfm1-/- mice initiated meiotic maturation and extruded the first polar bodies in culture; however, their meiotic spindles were often positioned parallel, instead of perpendicular, to the ooplasmic membrane at telophase I, and some oocytes extruded the entire spindle with all the chromosomes into the polar bodies at metaphase II, a mechanism we previously reported in Mei1-/- oocytes. The occurrence of a common mechanism in two mouse models argues in favor of its plausibility at the origin of androgenetic HM formation in humans.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 ».