Type IV Collagen Variants in CKD: Performance of Computational Predictions for Identifying Pathogenic Variants
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE & OBJECTIVE: variants. STUDY DESIGN SETTING & PARTICIPANTS: were identified in disease cohorts, including a local focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) cohort and publicly available disease databases, in which they are categorized as pathogenic or benign based on clinical criteria. TESTS COMPARED & OUTCOMES: All rare missense variants identified in the 4 disease cohorts were subjected to in silico predictions using 12 different programs. Comparisons between the predictions were compared with: (1) variant classification (pathogenic or benign) in the cohorts and (2) functional characterization in a randomly selected smaller number (17) of pathogenic or uncertain significance variants obtained from the local FSGS cohort. RESULTS: variants correctly that were obtained from a local FSGS cohort. However, these programs also overestimated the effects of genomic variants of uncertain significance when compared with functional characterization. Each of the 12 in silico programs used yielded similar results. LIMITATIONS: Overestimation of in silico program sensitivity given that they may have been used in the categorization of variants labeled as pathogenic in disease repositories. CONCLUSIONS: variant pathogenicity, with misclassification of benign variants and variants of uncertain significance. Thus, we do not recommend in silico programs but instead recommend pursuing more objective levels of evidence suggested by medical genetics guidelines.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle