A-LAVA: Detecting impact of germline variants on metabolic pathways in cancer genomes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The metabolic landscape of cancer has been widely studied, especially in the context of somatic mutations. However, the impact of inherited germline variants upon the metabolic genes interaction still remains unexplored. In this work, we present a computational pipeline named A-LAVA for the detection and analysis of germline variants that affect metabolic pathways in cancer. Our pipeline enables analysis at three different levels: SNP, gene, and pathway-based analysis. The first steps consist of detecting statistically significant SNPs through standardized GWAS pipelines and, subsequently, genes associated with metabolic traits through gene-level analysis. Then, A-LAVA performs gene set analysis (GSA) to further explore the effect of detected associations on metabolic pathways. This analysis is done through a statistical model that newly corrects for the confounding effects arising from overlapping gene sets, in addition to other corrections performed by the current best practices. Our analysis conducted on TCGA data shows that SNP and gene-level results identified key associations and that A-LAVA’s GSA approach improved the overall accuracy both on synthetic and real data by correctly correcting for overlapping genes, refining significance thresholds, and reducing false positives, thus leading to more reliable metabolic pathway rankings and a more robust framework for gene set analysis. CCS CONCEPTS Applied computing → Bioinformatics ; Metabolomics / metabonomics .
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».