Comprehensive prediction of mRNA splicing effects of BRCA1 and BRCA2 variants
Notice bibliographique
Résumé
Variants of uncertain significance (VUS) in the BRCA1 and BRCA2 genes potentially affecting coding sequence as well as normal splicing activity have confounded predisposition testing in breast cancer. Here, we apply information theory to analyze BRCA1/2 mRNA splicing mutations categorized as VUS. The method was validated for 31 of 36 mutations known to cause missplicing in BRCA1/2 and all 26 that do not alter splicing. All single-nucleotide variants in the Breast Cancer Information Resource (BIC; Breast Cancer Information Core Database; http://research.nhgri.nih.gov/bic; last access June 1, 2010) were then analyzed. Information analysis is similar in sensitivity to other predictive methods; however, the thermodynamic basis of the theory also enables splice-site affinity to be determined accurately, which is important for assessing mutations that render natural splice sites partially functional and competition between cryptic and natural splice sites. We report 299 of 2,071 single-nucleotide BIC mutations that are predicted to significantly weaken natural sites and/or strengthen cryptic splice sites, 171 of which are not designated as splicing mutations in the database. Splicing alterations are predicted for 68 of 690 BRCA1 and 60 of 958 BRCA2 mutations designated as VUS. These analyses should be useful in prioritizing suspected mutations for downstream expression studies and for predicting aberrantly spliced isoforms generated by these mutations.
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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 ».