Improved Criteria for the Classification of Titin Variants in Inherited Skeletal Myopathies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extensive genetic screening results in the identification of thousands of rare variants that are difficult to interpret. Because of its sheer size, rare variants in the titin gene (TTN) are detected frequently in any individual. Unambiguous interpretation of molecular findings is almost impossible in many patients with myopathies or cardiomyopathies. OBJECTIVE: To refine the current classification framework for TTN-associated skeletal muscle disorders and standardize the interpretation of TTN variants. METHODS: We used the guidelines issued by the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) and the Association for Molecular Pathology (AMP) to re-analyze TTN genetic findings from our patient cohort. RESULTS: We identified in the classification guidelines three rules that are not applicable to titin-related skeletal muscle disorders; six rules that require disease-/gene-specific adjustments and four rules requiring quantitative thresholds for a proper use. In three cases, the rule strength need to be modified. CONCLUSIONS: We suggest adjustments are made to the guidelines. We provide frequency thresholds to facilitate filtering of candidate causative variants and guidance for the use and interpretation of functional data and co-segregation evidence. We expect that the variant classification framework for TTN-related skeletal muscle disorders will be further improved along with a better understanding of these diseases.
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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 | 0,055 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».