Systematic Minigene-Based Splicing Analysis and Tentative Clinical Classification of 52 <i>CHEK2</i> Splice-Site Variants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disrupted pre-mRNA splicing is a frequent deleterious mechanism in hereditary cancer. We aimed to functionally analyze candidate spliceogenic variants of the breast cancer susceptibility gene CHEK2 by splicing reporter minigenes. METHODS: A total of 128 CHEK2 splice-site variants identified in the Breast Cancer After Diagnostic Gene Sequencing (BRIDGES) project (https://cordis.europa.eu/project/id/634935) were analyzed with MaxEntScan and subsetted to 52 variants predicted to impact splicing. Three CHEK2 minigenes, which span all 15 exons, were constructed and validated. The 52 selected variants were then genetically engineered into the minigenes and assayed in MCF-7 (human breast adenocarcinoma) cells. RESULTS: Of 52 variants, 46 (88.5%) impaired splicing. Some of them led to complex splicing patterns with up to 11 different transcripts. Thirty-four variants induced splicing anomalies without any trace or negligible amounts of the full-length transcript. A total of 89 different transcripts were annotated, which derived from different events: single- or multi-exon skipping, alternative site-usage, mutually exclusive exon inclusion, intron retention or combinations of the abovementioned events. Fifty-nine transcripts were predicted to introduce premature termination codons, 7 kept the original open-reading frame, 5 removed the translation start codon, 6 affected the 5'UTR (Untranslated Region), and 2 included missense variations. Analysis of variant c.684-2A > G revealed the activation of a non-canonical TG-acceptor site and exon 6 sequences critical for its recognition. CONCLUSIONS: Incorporation of minigene read-outs into an ACMG/AMP (American College of Medical Genetics and Genomics/Association for Molecular Pathology)-based classification scheme allowed us to classify 32 CHEK2 variants (27 pathogenic/likely pathogenic and 5 likely benign). However, 20 variants (38%) remained of uncertain significance, reflecting in part the complex splicing patterns of this gene.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».