Clinical testing of BRCA1 and BRCA2: a worldwide snapshot of technological practices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinical testing of BRCA1 and BRCA2 began over 20 years ago. With the expiration and overturning of the BRCA patents, limitations on which laboratories could offer commercial testing were lifted. These legal changes occurred approximately the same time as the widespread adoption of massively parallel sequencing (MPS) technologies. Little is known about how these changes impacted laboratory practices for detecting genetic alterations in hereditary breast and ovarian cancer genes. Therefore, we sought to examine current laboratory genetic testing practices for BRCA1 / BRCA2 . We employed an online survey of 65 questions covering four areas: laboratory characteristics, details on technological methods, variant classification, and client-support information. Eight United States (US) laboratories and 78 non-US laboratories completed the survey. Most laboratories (93%; 80/86) used MPS platforms to identify variants. Laboratories differed widely on: (1) technologies used for large rearrangement detection; (2) criteria for minimum read depths; (3) non-coding regions sequenced; (4) variant classification criteria and approaches; (5) testing volume ranging from 2 to 2.5 × 10 5 tests annually; and (6) deposition of variants into public databases. These data may be useful for national and international agencies to set recommendations for quality standards for BRCA1/BRCA2 clinical testing. These standards could also be applied to testing of other disease genes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle