Predicting the Damaging Potential of Uncharacterized KCNQ1 and KCNE1 Variants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Voltage-gated potassium channels Kv7.1, encoded by the gene KCNQ1, play critical roles in various physiological processes. In cardiomyocytes, the complex Kv7.1-KCNE1 mediates the slow component of the delayed rectifier potassium current that is essential for the action potential repolarization. Over 1000 KCNQ1 missense variants, many of which are associated with long QT syndrome, are reported in ClinVar and other databases. However, over 600 variants are of uncertain clinical significance (VUS), have conflicting interpretations of pathogenicity, or lack germline information. Computational prediction of the damaging potential of such variants is important for the diagnostics and treatment of cardiac disease. Here, we collected 1750 benign and pathogenic missense variants of Kv channels from databases ClinVar, Humsavar, and Ensembl Variation and tested 26 bioinformatics tools in their ability to identify known pathogenic or likely pathogenic (P/LP) variants. The best-performing tool, AlphaMissense, predicted the pathogenicity of 195 VUSs in Kv7.1. Among these, 79 variants of 66 wildtype residues (WTRs) are also reported as P/LP variants in sequentially matching positions of at least one hKv7.1 paralogue. In available cryoEM structures of Kv7.1 with activated and deactivated voltage-sensing domains, 52 WTRs form intersegmental contacts with WTRs of ClinVar-listed variants, including 21 WTRs with P/LP variants. ClinPred and paralogue annotation methods consistently predicted that 21 WTRs of KCNE1 have 34 VUSs with damaging potential. Among these, 8 WTRs are contacting 23 Kv7.1 WTRs with 13 ClinVar-listed variants in the AlphaFold3 model. Analysis of intersegmental contacts in CryoEM and AlphaFold3 structures suggests atomic mechanisms of dysfunction for some VUSs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle