Classification of missense substitutions in the BRCA genes: A database dedicated to Ex-UVs
Notice bibliographique
Résumé
Unclassified sequence variants (UVs) arising from clinical mutation screening of cancer susceptibility genes present a frustrating issue to clinical genetics services and the patients that they serve. We created an open-access database holding missense substitutions from the breast and ovarian cancer susceptibility genes BRCA1 and BRCA2. The main inclusion criterion is that each variant should have been assessed in a published work that used the Bayesian integrated evaluation of unclassified BRCA gene variants. Transfer of data on these substitutions from the original publications to our database afforded an opportunity to analyze the missense substitutions under a single model and to remove inconsistencies that arose during the evolution of the integrated evaluation over the last decade. This analysis also afforded the opportunity to reclassify these missense substitutions according to the recently published IARC 5-Class system. From an initial set of 248 missense substitutions, 31 were set aside due to nonnegligible probability to interfere with splicing. Of the remaining substitutions, 28 fell into one of the two pathogenic classes (IARC Class 4 or 5), 174 fell into one of the two nonpathogenic classes (IARC Class 1 or 2), and 15 remain in IARC Class 3, "Uncertain." The database is available at http://brca.iarc.fr/LOVD.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».