Comprehensively Testing the Function of Missense Variation in the <i>STK11</i> Tumour Suppressor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tumor suppressor gene STK11 encoding Serine/Threonine Kinase 11 (STK11) is associated with Peutz-Jeghers Syndrome (PJS), a heritable gastrointestinal disease that increases lifetime cancer risk, and with somatic variation that contributes to ∼30% of lung and 20% of cervical cancers. Although identifying pathogenic variants is clinically actionable, over 94% of STK11 missense variants that have been observed clinically lack a definitive classification. We therefore measured the impact of STK11 variants at scale in a mammalian cell-based assay, scoring 6,026 (73% of all possible) amino acid substitutions across the full-length gene. Functional scores—which were consistent with biochemical properties, smaller-scale assays, and pathogenicity annotations—identified a subset of PJS patients with germline STK11 variants diagnosed later in life, as well as somatic STK11 variants found in cancer patients that had comparable overall survival estimates to wild-type STK11 . Our scores provided new evidence for 350 annotated VUS STK11 missense variants and ∼80% of missense variants that have not yet been reported clinically, but we might expect to observe in the future. Thus, our effect map provides a proactive resource for gaining sequence-structure-function insights and evidence for actionable interpretation of clinical missense variants.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».