Selected Abstracts Submitted to the Fourth International Symposium on Hereditary Breast and Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nearly 15% of DNA tests for BRCA1/2 results in the identification of an unclassified variant (UV). In DNA diagnostic laboratories in The Netherlands, a 4-group classification system (class I to IV) is in use (Bell et al.). Aim of this study was to investigate whether the UVs in different classes showed a significant difference in their in silico characteristics and would justify current differences in protocols for counselling with respect to communication to the counselees. Methods: Missense UVs in BRCA1/2 identified between 2002 and 2010 (n = 88) were analyzed. In silico analysis of UVs was performed using SIFT– analysis Grantham score and AGVGD for the predicted severity of amino acid substitutions. Each UV was classified to one of the four classes. Results: More than half of the UVs (n = 50) were predicted to be tolerated using SIFT-analysis. Accordingly, all these variants are scored as neutral (C0) by AGVGD. Of the remaining 38 UVs not tolerated using SIFT-analysis, 19 were scored as C0 (neutral), 8 were scored C15–C25 (intermediate) and 11 were scored C35 or higher (likely to be pathogenic). Although class III UVs more frequently show in silico parameter outcomes that are suspicious for a pathogenic effect, the observed differences are not absolute. Seven UVs classified in class II had similar in silico profiles with 7 UVs in class III. Conclusion: This study showed that, in general, in silico analysis is consistently applied and proved to be able to discriminate between the different classes of UVs. However, additional analyses will be required to classify the UVs with more accuracy. In order to reduce psychological distress in families in which a UV is identified, we propose that communication of a UV should not primarily depend on its class, but also on the possibility to perform additional research in the family.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,242 | 0,057 |
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 ».