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Enregistrement W2135951815 · doi:10.1186/bcr2810

Rare, evolutionarily unlikely missense substitutions in CHEK2contribute to breast cancer susceptibility: results from a breast cancer family registry case-control mutation-screening study

2011· article· en· W2135951815 sur OpenAlexafffund
Florence Le Calvez‐Kelm, Fabienne Lesueur, Francesca Damiola, Maxime Vallée, Catherine Voegele, Davit Babikyan, Geoffroy Durand, Nathalie Forey, Sandrine McKay‐Chopin, Nivonirina Robinot, Tú Nguyen‐Dumont, Alun Thomas, Graham Byrnes, John L. Hopper, Melissa C. Southey, Irene L. Andrulis, Esther M. John, Sean V. Tavtigian

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoCancer Care OntarioMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthUniversity of MelbourneNational Cancer InstituteCancer Care Ontario
Mots-clésMissense mutationBreast cancerSurgical oncologyMedicineMutationCancerOncologyInternal medicineGeneticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Both protein-truncating variants and some missense substitutions in CHEK2 confer increased risk of breast cancer. However, no large-scale study has used full open reading frame mutation screening to assess the contribution of rare missense substitutions in CHEK2 to breast cancer risk. This absence has been due in part to a lack of validated statistical methods for summarizing risk attributable to large numbers of individually rare missense substitutions. METHODS: Previously, we adapted an in silico assessment of missense substitutions used for analysis of unclassified missense substitutions in BRCA1 and BRCA2 to the problem of assessing candidate genes using rare missense substitution data observed in case-control mutation-screening studies. The method involves stratifying rare missense substitutions observed in cases and/or controls into a series of grades ordered a priori from least to most likely to be evolutionarily deleterious, followed by a logistic regression test for trends to compare the frequency distributions of the graded missense substitutions in cases versus controls. Here we used this approach to analyze CHEK2 mutation-screening data from a population-based series of 1,303 female breast cancer patients and 1,109 unaffected female controls. RESULTS: We found evidence of risk associated with rare, evolutionarily unlikely CHEK2 missense substitutions. Additional findings were that (1) the risk estimate for the most severe grade of CHEK2 missense substitutions (denoted C65) is approximately equivalent to that of CHEK2 protein-truncating variants; (2) the population attributable fraction and the familial relative risk explained by the pool of rare missense substitutions were similar to those explained by the pool of protein-truncating variants; and (3) post hoc power calculations implied that scaling up case-control mutation screening to examine entire biochemical pathways would require roughly 2,000 cases and controls to achieve acceptable statistical power. CONCLUSIONS: This study shows that CHEK2 harbors many rare sequence variants that confer increased risk of breast cancer and that a substantial proportion of these are missense substitutions. The study validates our analytic approach to rare missense substitutions and provides a method to combine data from protein-truncating variants and rare missense substitutions into a one degree of freedom per gene test.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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