Identification of deleterious synonymous variants in human genomes
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: The prioritization and identification of disease-causing mutations is one of the most significant challenges in medical genomics. Currently available methods address this problem for non-synonymous single nucleotide variants (SNVs) and variation in promoters/enhancers; however, recent research has implicated synonymous (silent) exonic mutations in a number of disorders. RESULTS: We have curated 33 such variants from literature and developed the Silent Variant Analyzer (SilVA), a machine-learning approach to separate these from among a large set of rare polymorphisms. We evaluate SilVA's performance on in silico 'infection' experiments, in which we implant known disease-causing mutations into a human genome, and show that for 15 of 33 disorders, we rank the implanted mutation among the top five most deleterious ones. Furthermore, we apply the SilVA method to two additional datasets: synonymous variants associated with Meckel syndrome, and a collection of silent variants clinically observed and stratified by a molecular diagnostics laboratory, and show that SilVA is able to accurately predict the harmfulness of silent variants in these datasets. AVAILABILITY: SilVA is open source and is freely available from the project website: http://compbio.cs.toronto.edu/silva CONTACT: silva-snv@cs.toronto.edu SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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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 ».