Spectrum and Frequency of Germline FANCM Protein-Truncating Variants in 44,803 European Female Breast Cancer Cases
Notice bibliographique
Résumé
FANCM germline protein truncating variants (PTVs) are moderate-risk factors for ER-negative breast cancer. We previously described the spectrum of FANCM PTVs in 114 European breast cancer cases. In the present, larger cohort, we report the spectrum and frequency of four common and 62 rare FANCM PTVs found in 274 carriers detected among 44,803 breast cancer cases. We confirmed that p.Gln1701* was the most common PTV in Northern Europe with lower frequencies in Southern Europe. In contrast, p.Gly1906Alafs*12 was the most common PTV in Southern Europe with decreasing frequencies in Central and Northern Europe. We verified that p.Arg658* was prevalent in Central Europe and had highest frequencies in Eastern Europe. We also confirmed that the fourth most common PTV, p.Gln498Thrfs*7, might be a founder variant from Lithuania. Based on the frequency distribution of the carriers of rare PTVs, we showed that the FANCM PTVs spectra in Southwestern and Central Europe were much more heterogeneous than those from Northeastern Europe. These findings will inform the development of more efficient FANCM genetic testing strategies for breast cancer cases from specific European populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».