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Enregistrement W1966340852 · doi:10.1002/humu.20976

Genotype-phenotype analysis in 2,405 patients with a dystrophinopathy using the UMD-DMD database: a model of nationwide knowledgebase

2009· article· en· W1966340852 sur OpenAlexaff
Sylvie Tuffery‐Giraud, Christophe Béroud, France Leturcq, Rabah Ben Yaou, Dalil Hamroun, Laurence Michel‐Calemard, Marie‐Pierre Moizard, Rafaëlle Bernard, Mireille Cossée, Pierre Boisseau, Martine Blayau, Isabelle Creveaux, Anne Guiochon‐Mantel, Bérengère de Martinville, Christophe Philippe, Nicole Monnier, Éric Bieth, Philippe Khau Van Kien, François-Olivier Desmet, Véronique Humbertclaude, Jean‐Claude Kaplan, Jamel Chelly, Mireille Claustres

Notice bibliographique

RevueHuman Mutation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPhenotypeGenotypeGenotype-phenotype distinctionGeneticsDatabaseComputational biologyBioinformaticsGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UMD-DMD France is a knowledgebase developed through a multicenter academic effort to provide an up-to-date resource of curated information covering all identified mutations in patients with a dystrophinopathy. The current release includes 2,411 entries consisting in 2,084 independent mutational events identified in 2,046 male patients and 38 expressing females, which corresponds to an estimated number of 39 people per million with a genetic diagnosis of dystrophinopathy in France. Mutations consist in 1,404 large deletions, 215 large duplications, and 465 small rearrangements, of which 39.8% are nonsense mutations. The reading frame rule holds true for 96% of the DMD patients and 93% of the BMD patients. Quality control relies on the curation by four experts for the DMD gene and related diseases. Data on dystrophin and RNA analysis, phenotypic groups, and transmission are also available. About 24% of the mutations are de novo events. This national centralized resource will contribute to a greater understanding of prevalence of dystrophinopathies in France, and in particular, of the true frequency of BMD, which was found to be almost half (43%) that of DMD. UMD-DMD is a searchable anonymous database that includes numerous newly developed tools, which can benefit to all the scientific community interested in dystrophinopathies. Dedicated functions for genotype-based therapies allowed the prediction of a new multiexon skipping (del 45-53) potentially applicable to 53% of the deleted DMD patients. Finally, such a national database will prove to be useful to implement the international global DMD patients' registries under development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations365
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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