Using Co-segregation and Loss of Heterozygosity Analysis to Define the Pathogenicity of Unclassified Variants in Hereditary Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
The use of gene panels introduces a new dilemma in the genetics field due to the high frequency of variants of uncertain significance (VUS). The objective of this study was to provide evidence that may help in the classification of these germline variants in terms of their clinical impact and association with the disease in question. A total of 52 unrelated women at-risk for HBOC and negative for BRCA1/BRCA2 pathogenic variants were evaluated through a gene panel comprising 14 breast/ovarian cancer susceptibility genes. Of the 453 germline variants identified, 15 variants (classes 3, 4 and 5) in the ATM, BRIP1, CHEK2, MRE11A, MUTHY, PALB2, RAD50 and RAD51C genes were evaluated via databases, co-segregation studies and loss of heterozygosity in the tumor. The co-segregation analysis allowed the establishment of an association with the presence of variants and the risk of cancer for variant c.316C>T in the BRIP1 gene. Four variants of uncertain significance showed loss of heterozygosity in the tumor (ATM c.4709T>C; CHEK2 c.1036C>T; PALB2 c.1001A>G and RAD50 c.281T>C), which is an indication of pathogenicity. Thus, the present study provides novel evidence that favors the association of variants in moderate-risk genes with the development of hereditary breast cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».