A new variant database for mismatch repair genes associated with Lynch syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Mutations in some mismatch repair (MMR) genes are associated with Lynch syndrome (LS; also called hereditary nonpolyposis colorectal cancer [HNPCC]), an autosomal dominant cancer susceptibility syndrome. Colorectal cancer (CRC) is the most frequent cancer observed in LS. However, tumors occur at a variety of extracolonic sites and individuals may have multiple primary cancers. LS is the most common hereditary form of CRC, accounting for approximately 1% of all CRC. Since the first account of mutations in MSH2 causing this cancer susceptibility syndrome in 1993, mutations in three additional MMR genes, MLH1, MSH6, and PMS2, have been shown to cause LS. More than 1,500 different variants have been identified in these four genes and approximately 80% of the alterations have been identified in MLH1 and MSH2. There have been a few previous attempts to systematically record MMR variants associated with LS patients; however, they were not complete nor were they continuously updated. Thus, it was our goal to generate and maintain a comprehensive catalogue of MMR variants from genes known to be mutated in LS (http://www.med.mun.ca/MMRvariants; last accessed 8 February 2007). Providing such a resource should aid investigators in understanding the significance of the variants.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,011 |
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 ».