Cancer SIGVAR: A semiautomated interpretation tool for germline variants of hereditary cancer‐related genes

口译(哲学) 一致性(知识库) 癌症 水准点(测量) 计算生物学 生殖系 遗传学 基因组学 生物 医学遗传学 计算机科学 基因 生物信息学 人工智能 基因组 地理 程序设计语言 大地测量学
作者
Hong Li,Shuixia Liu,Shuangying Wang,Quanlei Zeng,Yulan Chen,Ting Fang,Yi Zhang,Ying Zhou,Yu Zhang,Kaiyue Wang,Zhangwei Yan,Cuicui Qiang,Meng Xu,Xianghua Chai,Yuying Yuan,Ming Huang,Hongyun Zhang,Yun Xiong
出处
期刊:Human Mutation [Wiley]
卷期号:42 (4): 359-372 被引量:12
标识
DOI:10.1002/humu.24177
摘要

Cancer is one of the most important health issues globally and the accuracy of interpretation of cancer-related variants is critical for the clinical management of hereditary cancer. ClinGen Sequence Variant Interpretation Working Groups have developed many adaptations of American College of Medical Genetics and Genomics and the Association of Molecular Pathologists guidelines to improve the consistency of interpretation. We combined the most recent adaptations to expand the number of the criteria from 28 to 48 and developed a tool called Cancer SIGVAR to help genetic counselors interpret the clinical significance of cancer germline variants. Our tool can accept VCF files as input and realize fully automated interpretation based on 21 criteria and semiautomated interpretation based on 48 criteria. We validated the performance of our tool with the ClinVar and CLINVITAE benchmark databases, achieving an average consistency for pathogenic and benign assessment up to 93.71% and 79.38%, respectively. We compared Cancer SIGVAR with two similar tools, InterVar and PathoMAN, and analyzed the main differences in criteria and implementation. Furthermore, we selected 911 variants from another two in-house benchmark databases, and semiautomated interpretation reached an average classification consistency of 98.35%. Our findings highlight the need to optimize automated interpretation tools based on constantly updated guidelines. Cancer SIGVAR is publicly available at http://cancersigvar.bgi.com/.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
嘻嘻哈哈的应助被Zeng采纳,获得40
1秒前
2秒前
dark完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
zhushuchu发布了新的文献求助10
3秒前
干净的琦发布了新的文献求助10
4秒前
田様的应助被kegelang采纳,获得10
5秒前
6秒前
6秒前
7秒前
胡图图完成签到,获得积分20
7秒前
8秒前
研友_X89o6n完成签到,获得积分10
9秒前
lizhiqian2024发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
9秒前
Zenobia完成签到,获得积分10
10秒前
封玉玲完成签到,获得积分10
10秒前
漂亮恶天发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
LiPengpeng发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
Scarlett发布了新的文献求助10
12秒前
嗡嗡声完成签到 ,获得积分10
13秒前
蓝天的应助被单薄若雁采纳,获得10
13秒前
小郝发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
16秒前
16秒前
小白发布了新的文献求助30
16秒前
16秒前
lalala的应助被PGZ采纳,获得10
16秒前
干净的琦完成签到,获得积分0
17秒前
太阳发布了新的文献求助10
19秒前
HOU_XI完成签到,获得积分10
19秒前
Zhang完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
zhushuchu发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
Organizational Behavior 510
Arbitrage Theory in Discrete and Continuous Time 500
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 400
English Longitudinal Study of Ageing: Waves 0-11, 1998-2024 300
2026-2030年中國基因檢測行業市場前瞻與未來投資戰略分析報告 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 有机化学 化学工程 内科学 物理 生物化学 复合材料 催化作用 细胞生物学 人工智能 心理学 无机化学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7824626
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9351200
关于积分的说明 20560487
捐赠科研通 7417664
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3334555
关于科研通互助平台的介绍 2479838
邀请新用户注册赠送积分活动 2354838