Uncovering the Contribution of Moderate-Penetrance Susceptibility Genes to Breast Cancer by Whole-Exome Sequencing and Targeted Enrichment Sequencing of Candidate Genes in Women of European Ancestry
Notice bibliographique
Résumé
Rare variants in at least 10 genes, including BRCA1, BRCA2, PALB2, ATM, and CHEK2, are associated with increased risk of breast cancer; however, these variants, in combination with common variants identified through genome-wide association studies, explain only a fraction of the familial aggregation of the disease. To identify further susceptibility genes, we performed a two-stage whole-exome sequencing study. In the discovery stage, samples from 1528 breast cancer cases enriched for breast cancer susceptibility and 3733 geographically matched unaffected controls were sequenced. Using five different filtering and gene prioritization strategies, 198 genes were selected for further validation. These genes, and a panel of 32 known or suspected breast cancer susceptibility genes, were assessed in a validation set of 6211 cases and 6019 controls for their association with risk of breast cancer overall, and by estrogen receptor (ER) disease subtypes, using gene burden tests applied to loss-of-function and rare missense variants. Twenty genes showed nominal evidence of association (p-value < 0.05) with either overall or subtype-specific breast cancer. Our study had the statistical power to detect susceptibility genes with effect sizes similar to ATM, CHEK2, and PALB2, however, it was underpowered to identify genes in which susceptibility variants are rarer or confer smaller effect sizes. Larger sample sizes would be required in order to identify such genes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».