Functional assessments of <i>PTEN</i> variants using machine-assisted phenotype scoring
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Genetic testing is widely used in evaluating a patient’s predisposition for developing a malignancy. In the case of cancer, when a functionally impactful inherited mutation (i.e. genetic variant) is identified in a disease-relevant gene, the patient is at elevated risk of developing a lesion in their lifetime. Unfortunately, as the rate and coverage of genetic testing has accelerated, our ability to make informed assessments regarding the functional status of the variants has lagged. Currently, there are two main strategies for assessing variant functions: in silico predictions or in vitro testing. The first approach is to build generalist computational prediction software using theoretical parameters such as amino acid conservation as feature inputs. These types of software can classify any variant of any gene. Although versatile, their non-specific design and theoretical assumptions result in different models frequently producing conflicting classifications. The second approach is to develop gene-specific assays. Although each assay is tailored to the physiological function of the gene, this approach requires significant investments. Therefore, there is an urgent need for more practical, streamlined and cost-effective methods. To directly address these issues, we designed a new approach of using alterations in protein subcellular localization as a key indicator of loss of function. Thus, new variants can be rapidly functionalized by using high-content microscopy. To facilitate the analysis of large amounts of image data, we developed a new software, named MAPS for machine-assisted phenotype scoring, that utilizes deep learning (DL) techniques to extract and classify cell-level phenotypes. This new Python-based toolkit helps users leverage commercial cloud-based DL services that are easy to train and deploy to fit varying experimental conditions. Model training is entirely code-free and can be done with limited number of images. Users simply input the trained endpoints into MAPS to accomplish cell detection, phenotype discovery and phenotype classification. Thus, MAPS allows cell biologists to easily apply DL to accelerate their image analysis workflow.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».