Rigorous software pipeline for clinical somatic mutation analyses of solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mutational analyses of tumor DNA guide the use of targeted therapies and checkpoint inhibitors in management of solid tumors. Reducing false positive mutation calls without compromising sensitivity as gene panels increase in size, and whole exome and genome sequencing enters clinical use, remains a major challenge. Aiming for robust somatic mutation analyses in the clinical setting, we have developed VARify, an integrated, accurate and computationally efficient software for cancer genome analyses encompassing all steps from pre-processing of sequencing reads to mutation identification. Benchmarking to two state-of-the-art open-source somatic mutation analysis pipelines demonstrated accurate detection of clinically actionable point mutations, all while strongly reducing the number of false positive mutations reported, at comparable or faster speed. Further, the VARify output classified microsatellite unstable colorectal cancers by tumor mutation burden better than the other pipelines. In comparisons where the same tumors were subjected to different panel enrichment and sequencing technologies, VARify had the most consistent intersection of consensus mutations. False positive calls were produced when the same data was used as tumor and reference by the other pipelines, while VARify did not produce such calls. The calling uniformity across sequencing technologies of VARify and its tumor-only analysis derivative pipeline ALTOmate was also demonstrated. Taken together, these two novel pipelines can improve clinical mutation analysis to the benefit of cancer patients.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,013 |
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 ».