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Enregistrement W3045929934 · doi:10.1002/humu.24088

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

2020· article· en· W3045929934 sur OpenAlexfundno aff
Sean V. Tavtigian, Steven M. Harrison, Kenneth M. Boucher, Leslie G. Biesecker

Notice bibliographique

RevueHuman Mutation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésBayesian probabilityMendelian inheritanceMedical geneticsMendelian randomizationOddsBiologyGenomicsBayes' theoremComputer scienceComputational biologyPoint (geometry)BioinformaticsGeneticsArtificial intelligenceMachine learningGenomeMathematicsGeneGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations333
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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