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Enregistrement W4247062429 · doi:10.12688/f1000research.17204.1

Pan-cancer repository of validated natural and cryptic mRNA splicing mutations

2018· preprint· en· W4247062429 sur OpenAlexafffund
Ben C. Shirley, Eliseos J. Mucaki, Peter K. Rogan

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensWestern UniversityCytodiagnostics (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCompute Canada
Mots-clésdbSNPBiologyGeneticsRNA splicingGenomeComputational biologyGeneSingle-nucleotide polymorphismGenotypeRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a major public resource of mRNA splicing mutations validated according to multiple lines of evidence of abnormal gene expression. Likely mutations present in all tumor types reported in the Cancer Genome Atlas (TCGA) were identified based on the comparative strengths of splice sites in tumor versus normal genomes, and then validated by respectively comparing counts of splice junction spanning and abundance of transcript reads in RNA-Seq data from matched tissues and tumors lacking these mutations. The comprehensive resource features 351,423 of these validated mutations, the majority of which (69.1%) are not present in the Single Nucleotide Polymorphism Database (dbSNP 150). There are 117,951 unique mutations which weaken or abolish natural splice sites, and 244,415 mutations which strengthen cryptic splice sites (10,943 affect both simultaneously). 27,803 novel or rare flagged variants (with <1% population frequency in dbSNP) were observed in multiple tumor tissue types. Single variants or chromosome ranges can be queried using a Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH)-compliant, web-based Beacon “Validated Splicing Mutations” either separately or in aggregate alongside other Beacons through the public Beacon Network ( http://www.beacon-network.org/#/search?beacon=cytognomix ), as well as through our website ( https://validsplicemut.cytognomix.com/ ).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,019

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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