FP
Francesca Poli
Author with expertise in Sleep's Role in Memory Consolidation and Regulation
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(83% Open Access)
Cited by:
1,361
h-index:
44
/
i10-index:
93
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Mutations in DNMT1 cause autosomal dominant cerebellar ataxia, deafness and narcolepsy

Juliane Winkelmann et al.Feb 9, 2012
Autosomal dominant cerebellar ataxia, deafness and narcolepsy (ADCA-DN) is characterized by late onset (30-40 years old) cerebellar ataxia, sensory neuronal deafness, narcolepsy-cataplexy and dementia. We performed exome sequencing in five individuals from three ADCA-DN kindreds and identified DNMT1 as the only gene with mutations found in all five affected individuals. Sanger sequencing confirmed the de novo mutation p.Ala570Val in one family, and showed co-segregation of p.Val606Phe and p.Ala570Val, with the ADCA-DN phenotype, in two other kindreds. An additional ADCA-DN kindred with a p.GLY605Ala mutation was subsequently identified. Narcolepsy and deafness were the first symptoms to appear in all pedigrees, followed by ataxia. DNMT1 is a widely expressed DNA methyltransferase maintaining methylation patterns in development, and mediating transcriptional repression by direct binding to HDAC2. It is also highly expressed in immune cells and required for the differentiation of CD4+ into T regulatory cells. Mutations in exon 20 of this gene were recently reported to cause hereditary sensory neuropathy with dementia and hearing loss (HSAN1). Our mutations are all located in exon 21 and in very close spatial proximity, suggesting distinct phenotypes depending on mutation location within this gene.
0
Citation242
0
Save
0

Clinical, polysomnographic and genome‐wide association analyses of narcolepsy with cataplexy: a European Narcolepsy Network study

Gianina Luca et al.Mar 18, 2013
Summary The aim of this study was to describe the clinical and PSG characteristics of narcolepsy with cataplexy and their genetic predisposition by using the retrospective patient database of the European Narcolepsy Network ( EU ‐ NN ). We have analysed retrospective data of 1099 patients with narcolepsy diagnosed according to International Classification of Sleep Disorders‐2. Demographic and clinical characteristics, polysomnography and multiple sleep latency test data, hypocretin‐1 levels, and genome‐wide genotypes were available. We found a significantly lower age at sleepiness onset (men versus women: 23.74 ± 12.43 versus 21.49 ± 11.83, P = 0.003) and longer diagnostic delay in women (men versus women: 13.82 ± 13.79 versus 15.62 ± 14.94, P = 0.044). The mean diagnostic delay was 14.63 ± 14.31 years, and longer delay was associated with higher body mass index. The best predictors of short diagnostic delay were young age at diagnosis, cataplexy as the first symptom and higher frequency of cataplexy attacks. The mean multiple sleep latency negatively correlated with Epworth Sleepiness Scale ( ESS ) and with the number of sleep‐onset rapid eye movement periods ( SOREMP s), but none of the polysomnographic variables was associated with subjective or objective measures of sleepiness. Variant rs2859998 in UBXN 2B gene showed a strong association ( P = 1.28E‐07) with the age at onset of excessive daytime sleepiness, and rs12425451 near the transcription factor TEAD 4 ( P = 1.97E‐07) with the age at onset of cataplexy. Altogether, our results indicate that the diagnostic delay remains extremely long, age and gender substantially affect symptoms, and that a genetic predisposition affects the age at onset of symptoms.
0

DQB1 Locus Alone Explains Most of the Risk and Protection in Narcolepsy with Cataplexy in Europe

Mehdi Tafti et al.Jan 1, 2014
Prior research has identified five common genetic variants associated with narcolepsy with cataplexy in Caucasian patients. To replicate and/or extend these findings, we have tested HLA-DQB1, the previously identified 5 variants, and 10 other potential variants in a large European sample of narcolepsy with cataplexy subjects. Retrospective case-control study. A recent study showed that over 76% of significant genome-wide association variants lie within DNase I hypersensitive sites (DHSs). From our previous GWAS, we identified 30 single nucleotide polymorphisms (SNPs) with P < 10−4 mapping to DHSs. Ten SNPs tagging these sites, HLA-DQB1, and all previously reported SNPs significantly associated with narcolepsy were tested for replication. For GWAS, 1,261 narcolepsy patients and 1,422 HLA-DQB1*06:02-matched controls were included. For HLA study, 1,218 patients and 3,541 controls were included. None of the top variants within DHSs were replicated. Out of the five previously reported SNPs, only rs2858884 within the HLA region (P < 2×10−9) and rs1154155 within the TRA locus (P < 2×10−8) replicated. DQB1 typing confirmed that DQB1*06:02 confers an extraordinary risk (odds ratio 251). Four protective alleles (DQB1*06:03, odds ratio 0.17, DQB1*05:01, odds ratio 0.56, DQB1*06:09 odds ratio 0.21, DQB1*02 odds ratio 0.76) were also identified. An overwhelming portion of genetic risk for narcolepsy with cataplexy is found at DQB1 locus. Since DQB1*06:02 positive subjects are at 251-fold increase in risk for narcolepsy, and all recent cases of narcolepsy after H1N1 vaccination are positive for this allele, DQB1 genotyping may be relevant to public health policy.
0
Citation184
0
Save
0

16th IHIW: Analysis of HLA Population Data, with updated results for 1996 to 2012 workshop data (AHPD project report)

María Riccio et al.Dec 22, 2012
Summary We present here the results of the Analysis of HLA Population Data ( AHPD ) project of the 16th International HLA and Immunogenetics Workshop (16 IHIW ) held in Liverpool in May–June 2012. Thanks to the collaboration of 25 laboratories from 18 different countries, HLA genotypic data for 59 new population samples (either well‐defined populations or donor registry samples) were gathered and 55 were analysed statistically following HLA ‐ NET recommendations. The new data included, among others, large sets of well‐defined populations from north‐east Europe and West Asia, as well as many donor registry data from European countries. The Gene [ rate ] computer tools were combined to create a Gene [ rate ] computer pipeline to automatically (i) estimate allele frequencies by an expectation‐maximization algorithm accommodating ambiguities, (ii) estimate heterozygosity, (iii) test for Hardy–Weinberg equilibrium (HWE), (iv) test for selective neutrality, (v) generate frequency graphs and summary statistics for each sample at each locus and (vi) plot multidimensional scaling ( MDS ) analyses comparing the new samples with previous IHIW data. Intrapopulation analyses show that HWE is rarely rejected, while neutrality tests often indicate a significant excess of heterozygotes compared with neutral expectations. The comparison of the 16 IHIW AHPD data with data collected during previous workshops (12th–15th) shows that geography is an excellent predictor of HLA genetic differentiations for HLA ‐A, ‐B and ‐ DRB 1 loci but not for HLA ‐ DQ , whose patterns are probably more influenced by natural selection. In Europe, HLA genetic variation clearly follows a north to south‐east axis despite a low level of differentiation between European, North African and West Asian populations. Pacific populations are genetically close to Austronesian‐speaking South‐East Asian and Taiwanese populations, in agreement with current theories on the peopling of Oceania. Thanks to this project, HLA genetic variation is more clearly defined worldwide and better interpreted in relation to human peopling history and HLA molecular evolution.
0
Citation36
0
Save