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Enregistrement W2761934863 · doi:10.1093/hmg/ddx368

Rare germline variants in known melanoma susceptibility genes in familial melanoma

2017· article· en· W2761934863 sur OpenAlexfundno aff
Alisa M. Goldstein, Yanzi Xiao, Joshua N. Sampson, Bin Zhu, Melissa Rotunno, Hunter Bennett, Yixuan Wen, Kristine Jones, Aurélie Vogt, Laurie Burdette, Wen Luo, Meredith Yeager, Belynda Hicks, Jiali Han, Immaculata De Vivo, Stella Koutros, Gabriella Andreotti, Laura E. Beane Freeman, Mark P. Purdue, Neal D. Freedman, Stephen J. Chanock, Margaret A. Tucker, Xiaohong R. Yang

Notice bibliographique

RevueHuman Molecular Genetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteMcMaster University
Mots-clésBiologyGeneticsNonsynonymous substitutionMissense mutationGermlineGermline mutationExome sequencingPopulationExomeGeneMelanomaMutationGenomeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Known high-risk cutaneous malignant melanoma (CMM) genes account for melanoma risk in <40% of melanoma-prone families, suggesting the existence of additional high-risk genes or perhaps a polygenic mechanism involving multiple genetic modifiers. The goal of this study was to systematically characterize rare germline variants in 42 established melanoma genes among 144 CMM patients in 76 American CMM families without known mutations using data from whole-exome sequencing. We identified 68 rare (<0.1% in public and in-house control datasets) nonsynonymous variants in 25 genes. We technically validated all loss-of-function, inframe insertion/deletion, and missense variants predicted as deleterious, and followed them up in 1, 559 population-based CMM cases and 1, 633 controls. Several of these variants showed disease co-segregation within families. Of particular interest, a stopgain variant in TYR was present in five of six CMM cases/obligate gene carriers in one family and a single population-based CMM case. A start gain variant in the 5'UTR region of PLA2G6 and a missense variant in ATM were each seen in all three affected people in a single family, respectively. Results from rare variant burden tests showed that familial and population-based CMM patients tended to have higher frequencies of rare germline variants in albinism genes such as TYR, TYRP1, and OCA2 (P < 0.05). Our results suggest that rare nonsynonymous variants in low- or intermediate-risk CMM genes may influence familial CMM predisposition, warranting further investigation of both common and rare variants in genes affecting functionally important pathways (such as melanogenesis) in melanoma risk assessment.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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