Classification of <i>BRCA1</i> missense variants of unknown clinical significance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: BRCA1 is a tumour suppressor with pleiotropic actions. Germline mutations in BRCA1 are responsible for a large proportion of breast-ovarian cancer families. Several missense variants have been identified throughout the gene but because of lack of information about their impact on the function of BRCA1, predictive testing is not always informative. Classification of missense variants into deleterious/high risk or neutral/low clinical significance is essential to identify individuals at risk. OBJECTIVE: To investigate a panel of missense variants. METHODS AND RESULTS: The panel was investigated in a comprehensive framework that included (1) a functional assay based on transcription activation; (2) segregation analysis and a method of using incomplete pedigree data to calculate the odds of causality; (3) a method based on interspecific sequence variation. It was shown that the transcriptional activation assay could be used as a test to characterise mutations in the carboxy-terminus region of BRCA1 encompassing residues 1396-1863. Thirteen missense variants (H1402Y, L1407P, H1421Y, S1512I, M1628T, M1628V, T1685I, G1706A, T1720A, A1752P, G1788V, V1809F, and W1837R) were specifically investigated. CONCLUSIONS: While individual classification schemes for BRCA1 alleles still present limitations, a combination of several methods provides a more powerful way of identifying variants that are causally linked to a high risk of breast and ovarian cancer. The framework presented here brings these variants nearer to clinical applicability.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».