What the VAF? A guide to the interpretation of variant allele fraction, percent mosaicism, and copy number in cancer
Notice bibliographique
Résumé
The evolution of techniques used to identify structural variants (SVs) and copy number variants (CNVs) in genomes have seen significant development in the last decade. With the growing use of more technologies including chromosomal microarray, genome sequencing and genome mapping in clinical cytogenetics laboratories, reporting the frequency of SVs and CNVs has increased the complexity of genomic results. In conventional testing (e.g. karyotype or FISH) individual cells are analyzed and abnormalities are reported at the single cell level directly as a proportion of the analyzed cells. Whereas for bulk genome assays structural and sequence changes are often reported as variant allele frequencies and fractional copy number states. The International System of Cytogenomic Nomenclature (ISCN) recommends converting these values into a "proportion of the sample", which requires different calculations and underlying assumptions based on the data type. This review illustrates how the different methods of interpreting and reporting data are performed and identifies challenges in the conversion of these values to a proportion of the sample. We stress the need for careful interpretation of data with consideration for factors that may alter how proportions are reported including overlapping SVs and CNVs or regions with acquired homozygosity. We also demonstrate, using validation data of SVs and CNVs tested by multiple techniques how results are largely consistent across methodologies, but can show dramatic differences in rare circumstances. This review focuses on illustrating many of the challenges with aligning reporting using different techniques and their underlying assumptions. As hematologic disease classifications start to incorporate numeric limits (e.g. VAF defining thresholds), it is important for laboratory geneticists, pathologists and clinicians to appreciate the differences in methodologies, potential pitfalls and the nuances when comparing bulk genome analyses to the more conventional single cell techniques.
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 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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,024 |
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 ».