Localization of breast cancer susceptibility loci by genome‐wide SNP linkage disequilibrium mapping
Notice bibliographique
Résumé
We studied the feasibility of a novel approach to localize breast cancer susceptibility genes, using a low-density genome-wide panel of single-nucleotide polymorphisms and taking advantage of large regions of linkage disequilibrium (LD) flanking Jewish disease genes in high-risk cases. With Affymetrix GeneChip arrays, we genotyped 8,576 polymorphisms in three sets of Ashkenazi Jewish breast cancer cases: a "validation" set of 27 breast cancer cases, all of whom carried the BRCA2*6174delT founder mutation; a "field" set of 19 breast cancer cases from male breast cancer kindreds, which simulated conditions for finding new genes; and a "test" set of 57 probands from breast cancer kindreds (4 or more cases/kindred), in which mutations in BRCA1 and BRCA2 had been excluded. To identify associations, we compared the frequency of genotypes and haplotypes in cases vs. controls by the Fisher's exact test and a maximum likelihood ratio test. In the "validation" set, we demonstrated the presence of a region of linkage disequilibrium on BRCA2*6174delT chromosomes that spanned over 5 million bases. In the "field" set, we showed that this large region of linkage disequilibrium flanking BRCA2 was detectable despite the presence of heterogeneity in the sample set. Finally, in the "test" set, at least three regions of interest emerged that could contain novel breast cancer genes, one of which had been identified previously by linkage analysis. While these results demonstrate the feasibility of genome-wide association strategies, further application of this approach will critically depend on optimizing the density and distribution of SNPs and the size and type of study design.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».