Do common <i>in silico</i> tools predict the clinical consequences of amino‐acid substitutions in the CFTR gene?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Computational methods are used to predict the molecular consequences of amino-acid substitutions on the basis of evolutionary conservation or protein structure, but their utility in clinical diagnosis or prediction of disease outcome has not been well validated. We evaluated three popular computer programs, namely, PANTHER, SIFT and PolyPhen, by comparing the predicted clinical outcomes for a group of known CFTR missense mutations against the diagnosis of cystic fibrosis (CF) and clinical manifestations in cohorts of subjects with CF-disease and CFTR-related disorders carrying these mutations. Owing to poor specificity, none of tools reliably distinguished between individual mutations that confer CF disease from mutations found in subjects with a CFTR-related disorder or no disease. Prediction scores for CFTR mutations derived from PANTHER showed a significant overall statistical correlation with the spectrum of disease severity associated with mutations in the CFTR gene. In contrast, PolyPhen- and SIFT-derived scores only showed significant differences between CF-causing and non-CF variants. Current computational methods are not recommended for establishing or excluding a CF diagnosis, notably as a newborn screening strategy or in patients with equivocal test results.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle