Interpretation and classification of FBN1 variants associated with Marfan syndrome: consensus recommendations from the Clinical Genome Resource’s FBN1 variant curation expert panel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2015, the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) and the Association for Molecular Pathology (AMP) developed standardized variant curation guidelines for Mendelian disorders. Although these guidelines have been widely adopted, they are not gene- or disease-specific. To mitigate classification discrepancies, the Clinical Genome Resource FBN1 variant curation expert panel (VCEP) was established in 2018 to develop adaptations to the ACMG/AMP criteria for FBN1 in association with Marfan syndrome. METHODS: The specific recommendations were developed through literature review, surveys, online expert panel discussions, and pilot testing of a set of 60 different variants. Consensus among experts was considered reached if at least 75% of the members agreed with a given rule specification. The final set of rules received approval from the ClinGen Sequence Variant Interpretation Working Group. RESULTS: The developed specifications introduce modifications to 14 of the 28 ACMG/AMP evidence criteria and deem 6 criteria non-applicable. Some of these specifications include refining the minor allele frequency thresholds, creating a FBN1-specific flowchart for PVS1, defining functional domains of the protein, developing a point-based system of counting probands and instances of de novo occurrences, recommending a points-based method of accounting for family segregation data, and clarifying the applicable functional assays that should be considered. To date, this VCEP has curated 120 variants which have been deposited to ClinVar with the 3-star review status. CONCLUSIONS: Establishing specific adaptations for FBN1 has provided a framework to foster greater classification concordance among clinical laboratories, ultimately improving clinical care for patients with Marfan syndrome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».