The Clinical Genome Resource (ClinGen) Familial Hypercholesterolemia Variant Curation Expert Panel consensus guidelines for <i>LDLR</i> variant classification
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose In 2015, the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) and the Association for Molecular Pathology (AMP) published consensus standardized guidelines for variant classification in Mendelian disorders. To increase accuracy and consistency, the Clinical Genome Resource (ClinGen) Familial Hypercholesterolemia (FH) Variant Curation Expert Panel (VCEP) was tasked with optimizing the existing ACMG/AMP framework for disease-specific classification in FH. Here, we provide consensus recommendations for the most common FH-causing gene, LDLR , where >2,300 unique FH-associated variants have been identified. Methods The multidisciplinary FH VCEP met in person and through frequent emails and conference calls to develop LDLR -specific modifications of ACMG/AMP guidelines. Through iteration, pilot testing, debate and commentary, consensus among experts was reached. Results The consensus LDLR variant modifications to existing ACMG/AMP guidelines include: 1) alteration of population frequency thresholds; 2) delineation of loss-of-function variant types; 3) functional study criteria specifications; 4) co-segregation criteria specifications; and 5) specific use and thresholds for in silico prediction tools, among others. Conclusion Establishment of these guidelines as the new standard in the clinical laboratory setting will result in a more evidence-based, harmonized method for LDLR variant classification worldwide, thereby improving the care of FH patients.
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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 | 0,078 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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.
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 ».