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Fitting a naturally scaled point system to the ACMG/AMP variant classification guidelines

2020· article· en· 333 citations· W3045929934 sur OpenAlex· 10.1002/humu.24088

Pourquoi ce travail est-il 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.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants
0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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

Résumé

Recently, we demonstrated that the qualitative American College of Medical Genetics and Genomics/Association for Medical Pathology (ACMG/AMP) guidelines for evaluation of Mendelian disease gene variants are fundamentally compatible with a quantitative Bayesian formulation. Here, we show that the underlying ACMG/AMP "strength of evidence categories" can be abstracted into a point system. These points are proportional to Log(odds), are additive, and produce a system that recapitulates the Bayesian formulation of the ACMG/AMP guidelines. The strengths of this system are its simplicity and that the connection between point values and odds of pathogenicity allows empirical calibration of the strength of evidence for individual data types. Weaknesses include that a narrow range of prior probabilities is locked in and that the Bayesian nature of the system is inapparent. We conclude that a points-based system has the practical attribute of user-friendliness and can be useful so long as the underlying Bayesian principles are acknowledged.

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La notice

Revue
Human Mutation
Thématique
Genomics and Rare Diseases
Domaine
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
National Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clés
Bayesian probabilityMendelian inheritanceMedical geneticsMendelian randomizationOddsBiologyGenomicsBayes' theoremComputer scienceComputational biologyPoint (geometry)BioinformaticsGeneticsArtificial intelligenceMachine learningGenomeMathematicsGeneGenetic variants
Résumé présent dans OpenAlex
oui