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Enregistrement W2254155967 · doi:10.1136/jmedgenet-2015-103132

Comprehensive spectrum of <i>BRCA1</i> and <i>BRCA2</i> deleterious mutations in breast cancer in Asian countries

2015· review· en· W2254155967 sur OpenAlexafffundabout
Ava Kwong, Vivian Y. Shin, John Chi Wang Ho, Eunyoung Kang, Seigo Nakamura, Soo‐Hwang Teo, Ann S. G. Lee, Jen-Hwei Sng, Ophira Ginsburg, Allison W. Kurian, Jeffrey N. Weitzel, Man-Ting Siu, F. B. F. Law, Tsun‐Leung Chan, Steven A. Narod, James M. Ford, Edmond S.K., Sung‐Won Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Genetics · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNIH Office of the DirectorNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthKerry Group Kuok FoundationCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Breast Cancer Research Alliance
Mots-clésBreast cancerGermline mutationEthnic groupMainland ChinaChinaCancerGeneticsMutationGermlineMedicineGeneBiologyGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 5%-10% of breast cancers are due to genetic predisposition caused by germline mutations; the most commonly tested genes are BRCA1 and BRCA2 mutations. Some mutations are unique to one family and others are recurrent; the spectrum of BRCA1/BRCA2 mutations varies depending on the geographical origins, populations or ethnic groups. In this review, we compiled data from 11 participating Asian countries (Bangladesh, Mainland China, Hong Kong SAR, Indonesia, Japan, Korea, Malaysia, Philippines, Singapore, Thailand and Vietnam), and from ethnic Asians residing in Canada and the USA. We have additionally conducted a literature review to include other Asian countries mainly in Central and Western Asia. We present the current pathogenic mutation spectrum of BRCA1/BRCA2 genes in patients with breast cancer in various Asian populations. Understanding BRCA1/BRCA2 mutations in Asians will help provide better risk assessment and clinical management of breast cancer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations111
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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