Computational Prediction of the Pathogenic Status of Cancer-Specific Somatic Variants
Notice bibliographique
Résumé
classification of the pathogenic status of somatic variants is shown to be promising in promoting the clinical utilization of genetic tests. Majority of the available classification tools are designed based on the characteristics of germline variants or the combination of germline and somatic variants. Significance of somatic variants in cancer initiation and progression urges for development of classifiers specialized for classifying pathogenic status of cancer somatic variants based on the model trained on cancer somatic variants. We established a gold standard exclusively for cancer somatic single nucleotide variants (SNVs) collected from the catalogue of somatic mutations in cancer. We developed two support vector machine (SVM) classifiers based on genomic features of cancer somatic SNVs located in coding and non-coding regions of the genome, respectively. The SVM classifiers achieved the area under the ROC curve of 0.94 and 0.89 regarding the classification of the pathogenic status of coding and non-coding cancer somatic SNVs, respectively. Our models outperform two well-known classification tools including FATHMM-FX and CScape in classifying both coding and non-coding cancer somatic variants. Furthermore, we applied our models to predict the pathogenic status of somatic variants identified in young breast cancer patients from METABRIC and TCGA-BRCA studies. The results indicated that using the classification threshold of 0.8 our "coding" model predicted 1853 positive SNVs (out of 6,910) from the TCGA-BRCA dataset, and 500 positive SNVs (out of 1882) from the METABRIC dataset. Interestingly, through comparative survival analysis of the positive predictions from our models, we identified a young-specific pathogenic somatic variant with potential for the prognosis of early onset of breast cancer in young women.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».