Bayes analysis provides evidence of pathogenicity for the BRCA1 c.135-1G>T (IVS3-1) and BRCA2 c.7977-1G>C (IVS17-1) variants displaying in vitro splicing results of equivocal clinical significance
Notice bibliographique
Résumé
Although in vitro splicing assays can provide useful information about the clinical interpretation of sequence variants in high-risk cancer genes such as BRCA1 and BRCA2, results can sometimes be difficult to interpret. The BRCA1 c.135-1G>T (IVS3-1G>T) variant has been shown to give rise to an in-frame deletion of exon 5 (BRCA1 c.135_212del) that is predicted to encode 26 amino acids. BRCA2 c.7977-1G>C (IVS17-1G>C) was shown to increase the expression of two naturally occurring transcripts that contain frameshifts (BRCA2, c.7977_8311del (exon 18 deletion); BRCA2, c.7806_8331del (exon 17&18 deletion)). In this study we conducted multifactorial likelihood analysis to evaluate the clinical significance of these two variants, including assessing variant segregation in families by Bayes analysis, and breast tumor pathology features suggestive of positive mutation status. Multifactorial analysis provided strong evidence for causality for both of these variants. The Bayes scores from a single family with BRCA1 c.135-1G>T was 9528:1, and incorporation of pathology features gave an overall likelihood of causality of 28108:1. The Bayes scores from five informative families with BRCA2 c.7977-1G>C was 47401:1, and the combined Bayes-pathology odds of causality was 29389:1. Multifactorial likelihood analysis indicates that the BRCA1 c.135-1G>T and BRCA2 c.7977-1G>C variants are disease-associated mutations which should be managed clinically in the same fashion as classical truncating mutations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».