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Enregistrement W4313485220 · doi:10.1136/jmg-2022-108960

Differential rates of germline heterozygote and mosaic variants in <i>NF2</i> may show varying propensity for meiotic or mitotic mutation

2023· article· en· W4313485220 sur OpenAlexaff
D. Gareth Evans, George J. Burghel, Miriam J. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Genetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurofibromatosis and Schwannoma Cases
Établissements canadiensHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésGeneticsBiologyNonsense mutationGermlineNonsenseGermline mutationGermline mosaicismCpG siteMutationHeterozygote advantageMeiosisGeneAlleleDNA methylationMissense mutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NF2-related schwannomatosis is an autosomal dominant tumour predisposition condition that causes multiple benign tumours of the nervous system, especially schwannomas. This results from germline pathogenic variants in the NF2 gene, which are most commonly de novo NF2 nonsense variants. Over half of these de novo variants occur at just six CpG dinucleotides. In this study, we show that the six NF2 CpG nonsense variants make up 54% (136/252) of de novo nonsense variants, despite constituting &lt;10% of nonsense positions in the germline (total=62), and that this pattern is different from the APC gene, which is also known to have a high rate of mosaicism. In addition, the NF2 c.586C&gt;T; p.(Arg196Ter) has a higher de novo heterozygote to mosaicism ratio than the five other CpG variants (73.1% vs 53.7%, p=0.03) and the neighbouring CpG variant ( NF2 c.592C&gt;T; p.(Arg198Ter) 38.5%, p=0.02). This may be due to differences in rates of mutation at meiosis versus mitosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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