Български
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Neurobiology of Aging 2019-Jan

Striking phenotypic variation in a family with the P506S UBQLN2 mutation including amyotrophic lateral sclerosis, spastic paraplegia, and frontotemporal dementia.

Само регистрирани потребители могат да превеждат статии
Вход / Регистрация
Линкът е запазен в клипборда
Soragia Athina Gkazi
Claire Troakes
Simon Topp
Jack W Miller
Caroline A Vance
Jemeen Sreedharan
Ammar Al-Chalabi
Janine Kirby
Pamela J Shaw
Safa Al-Sarraj

Ключови думи

Резюме

Analysis of 226 exome-sequenced UK cases of familial amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia identified 2 individuals who harbored a P497H and P506S UBQLN2 mutation, respectively (n = 0.9%). The P506S index case presented with behavioral variant frontotemporal dementia at the age of 54 years then progressed to ALS surviving 3 years. Three sons presented with (1) slowly progressive pure spastic paraplegia with an onset at 25 years and (2) ALS with disease onset of 25 years and survival of 2 years, and (3) ALS presenting symptoms at the age of 26 years, respectively. Analysis of postmortem tissue from the index case revealed frequent neuronal cytoplasmic UBQLN2-positive inclusions in the dentate gyrus and TDP-43-positive neuronal cytoplasmic inclusions in the frontal and temporal cortex and granular cell layer of the dentate gyrus of the hippocampus. Furthermore, a comprehensive analysis of published UBQLN2 mutations demonstrated that only proline-rich domain mutations contribute to a significantly earlier age of onset in male patients (p = 0.0026).

Присъединете се към нашата
страница във facebook

Най-пълната база данни за лечебни билки, подкрепена от науката

  • Работи на 55 езика
  • Билкови лекове, подкрепени от науката
  • Разпознаване на билки по изображение
  • Интерактивна GPS карта - маркирайте билките на място (очаквайте скоро)
  • Прочетете научни публикации, свързани с вашето търсене
  • Търсете лечебни билки по техните ефекти
  • Организирайте вашите интереси и бъдете в крак с научните статии, клиничните изследвания и патентите

Въведете симптом или болест и прочетете за билките, които биха могли да помогнат, напишете билка и вижте болестите и симптомите, срещу които се използва.
* Цялата информация се базира на публикувани научни изследвания

Google Play badgeApp Store badge