Predicting the Damaging Potential of Uncharacterized KCNQ1 and KCNE1 Variants
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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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».