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Enregistrement W3008110097 · doi:10.1038/s41467-020-14829-5

The complex genetic landscape of familial MDS and AML reveals pathogenic germline variants

2020· article· en· W3008110097 sur OpenAlexaff
Ana Rio‐Machín, Tom Vulliamy, Nele Hug, Amanda J. Walne, Kiran Tawana, Shirleny Cardoso, Alicia Ellison, Nikolas Pontikos, Jun Wang, Hemanth Tummala, Ahad Al Seraihi, Jenna Alnajar, Findlay Bewicke‐Copley, Hannah Armes, Michael J. Barnett, Adrian Bloor, Csaba Bödör, David Bowen, Pierre Fenaux, Andrew Green, Andrew R. Hallahan, Henrik Hjorth‐Hansen, Upal Hossain, Sally Killick, Sarah Lawson, Mark Layton, Alison Male, Judith Marsh, Priyanka Mehta, Rogier Mous, Josep Nomdedéu, Carolyn Owen, Jiří Pavlů, Elspeth Payne, Rachel Protheroe, Claude Preudhomme, Núria Pujol‐Moix, Aline Renneville, Nigel H. Russell, Anand Saggar, Gabriela Sciuccati, David Taussig, Cynthia L. Toze, Anne Uyttebroeck, Peter Vandenberghe, Brigitte Schlegelberger, Tim Ripperger, Doris Steinemann, John K. Wu, Joanne Mason, Paula Page, Susanna Akiki, Kim Reay, Jamie Cavenagh, Vincent Plagnol, Javier F. Cáceres, Jude Fitzgibbon, Inderjeet Dokal

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalFoothills Medical CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBlood Cancer UKCancer Research UKEuropean Hematology Association
Mots-clésMyeloid leukemiaGermlineMyeloidGeneticsExome sequencingMyelodysplastic syndromesBiologyDiseaseEtiologyGeneComputational biologyBioinformaticsCancer researchMedicineBone marrowImmunologyMutationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inclusion of familial myeloid malignancies as a separate disease entity in the revised WHO classification has renewed efforts to improve the recognition and management of this group of at risk individuals. Here we report a cohort of 86 acute myeloid leukemia (AML) and myelodysplastic syndrome (MDS) families with 49 harboring germline variants in 16 previously defined loci (57%). Whole exome sequencing in a further 37 uncharacterized families (43%) allowed us to rationalize 65 new candidate loci, including genes mutated in rare hematological syndromes (ADA, GP6, IL17RA, PRF1 and SEC23B), reported in prior MDS/AML or inherited bone marrow failure series (DNAH9, NAPRT1 and SH2B3) or variants at novel loci (DHX34) that appear specific to inherited forms of myeloid malignancies. Altogether, our series of MDS/AML families offer novel insights into the etiology of myeloid malignancies and provide a framework to prioritize variants for inclusion into routine diagnostics and patient management.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,457

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations116
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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