Variant Curation Expert Panel Recommendations for RYR1 Pathogenicity Assertions in Malignant Hyperthermia Susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose Prevention of malignant hyperthermia (MH) requires an understanding of RYR1 variant pathogenicity to assess the risk of exposure to triggering agents. Personalized medicine, especially secondary findings and eventually genomic screening, will contribute toward this goal. Methods We specified ACMG/AMP criteria for variant interpretation for RYR1 and MH. Proposed rules were piloted on 84 variants. We applied quantitative evidence calibration for several criteria using likelihood ratios based on the Bayesian framework. Results Seven ACMG/AMP criteria were adopted without changes, ten were adopted with RYR1 -specific modifications, and nine were dropped. The in silico (PP3 and BP4) and hot spot criteria (PM1) were evaluated quantitatively. REVEL gave an OR of 23:1 for PP3 and 16:1 for BP4 using trichotomized cut-offs of >0.85 (pathogenic) and <0.5 (benign). The PM1 hotspot criterion had an OR of 24:1. PP3 and PM1 were implemented at moderate strength. Applying the revised ACMG criteria to 44 recognized MH variants, 30 were assessed as pathogenic, 12 as likely pathogenic, and two as VUS. Conclusion Curation of these variants will facilitate interpretation of RYR1 /MH genomic testing results, which is especially important for secondary findings analyses. Our approach to quantitatively calibrating criteria are generalizable to other variant curation expert panels.
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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 | 0,124 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».