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Enregistrement W2170278099 · doi:10.1074/jbc.m310182200

Detection of Protein Folding Defects Caused by BRCA1-BRCT Truncation and Missense Mutations

2003· article· en· W2170278099 sur OpenAlexafffund
R. Scott Williams, Daniel I. Chasman, David Hau, Benjamin Hui, Albert Y. Lau, J. N. Mark Glover

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésMissense mutationBiologyGeneticsMutationLoss functionMutantNonsense mutationPhenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most cancer-associated BRCA1 mutations identified to date result in the premature translational termination of the protein, highlighting a crucial role for the C-terminal, BRCT repeat region in mediating BRCA1 tumor suppressor function. However, the molecular and genetic effects of missense mutations that map to the BRCT region remain largely unknown. Using a protease-based assay, we directly assessed the sensitivity of the folding of the BRCT domain to an extensive set of truncation and single amino acid substitutions derived from breast cancer screening programs. The protein can tolerate truncations of up to 8 amino acids, but further deletion results in drastic BRCT folding defects. This molecular phenotype can be correlated with an increased susceptibility to disease. A cross-validated computational assessment of the BRCT mutation data base suggests that as much as half of all BRCT missense mutations contribute to BRCA1 loss of function and disease through protein-destabilizing effects. The coupled use of proteolytic methods and computational predictive methods to detect mutant BRCA1 conformations at the protein level will augment the efficacy of current BRCA1 screening protocols, especially in the absence of clinical data that can be used to discriminate deleterious BRCT missense mutations from benign polymorphisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations136
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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