InSiGHT位点特异性数据库中2360个独特错配修复基因变体标准化分类的五层方案的应用

摘要

癌症患者中高危致病体质突变的识别指导了整个家庭的临床管理，对咨询、癌症治疗方案、症状前监测以及考虑降低风险的手术和/或药物治疗方案都有意义¹错配修复（MMR）基因突变携带者MLH1、MSH2、MSH6和PMS2型导致Lynch综合征（LS）¹结直肠癌和子宫内膜癌的风险显著增加，卵巢癌、胃癌、小肠癌、尿路上皮癌、脑癌、肝胆癌、胰腺癌、膀胱癌、肾癌、前列腺癌和乳腺癌的风险也增加^1-8然而，强化管理可降低死亡率⁹.

基因检测报告中，功能和临床意义不确定的序列变异很常见。虽然可以评估几条证据线来评估其重要性，但通常没有一条证据可以单独用于获得临床有用的变体解释，而且对于许多变体，缺乏全面的数据。实验室在指定致病性变体方面通常较为保守，将变体指定为“不确定重要性”，除非存在压倒性的致病性证据。已经提出了几个与孟德尔病相关的基因变异分类方案，以用于临床。由于目前仅考虑对高穿透性突变采取临床有用的措施，所有这些系统都旨在区分高穿透性和低穿透性/中性变异，而不考虑中间风险变异。它们在用于分类的数据范围和格式以及变体类的数量上有所不同^10-12国际癌症研究机构（IARC）分类系统得到人类变异组项目（HVP）的支持，通过定义可与统计模型中因果关系/致病性的验证定量测量相关联的类别，促进了标准化分类^13-16，或通过对定性数据的验证解释¹⁷重要的是，只有5级IARC系统与临床推荐全部的类别：第5类“致病性”和第4类“可能致病性”的临床测试和全面高风险监测指南；建议将1类“非致病性”和2类“可能无致病性”视为“未检测到该疾病的突变”；以及获取额外数据，为第2类、第4类和第3类“不确定”提供更稳健的分类。

位点特异性数据库（LSDB）是临床医生和研究人员评估数据以及疾病基因序列变异临床相关性意见的重要信息来源，并且由于聚合数据的附加值，在变异分类中具有基础作用。一致和规范化的数据管理对于数据库对基因变异和疾病之间关系进行分类的价值至关重要，特别是对于临床应用。IARC工作组此前曾建议，在公开显示此类信息之前，由一个涵盖变体分类领域一系列专业知识的小组就变体致病性提供共识意见¹⁸LSDB提供的分类的另一个重要组成部分是关于标准和支持信息用于分类，以便LSDB用户可以考虑其在研究和临床环境中应用的信息¹⁸.

国际胃肠道遗传肿瘤学会（InSiGHT）合并了多个基因突变/变异库，创建了用于MMR和其他结肠癌易感基因的InSiGHT结肠癌基因变异数据库^19-23由Leiden Open Variation Database（LOVD）托管。遵循LSDB管理建议¹⁸InSiGHT成立了一个由研究人员和临床医生组成的国际小组，审查提交给数据库的MMR基因变体。为了鼓励提交未发表的临床和研究数据，以进一步促进变异分类，微属性方法²⁴使用开放研究者和贡献者标识（ORCID）实现。在这里，我们展示了InSiGHT变体解释委员会（VIC）开发、测试和应用五级方案的结果，以对2360个独特的构成MMR基因变体进行分类。

提交给InSiGHT结肠癌基因变体数据库的MMR基因变体的治疗

截至2012年12月，经过3458次标准化命名修改后，InSiGHT数据库中提交了12635份2730个独特MMR基因变体。此外，370（13.6%）个独特的变异体未在组织（生殖系）DNA中鉴定出来（参见补充图1和补充表1详细信息），并被排除在进一步的分析之外，因为：（i）没有证据表明这些作为体质变异发生，以及（ii）没有可用的临床信息来评估它们在遗传病中的潜在作用。2360种宪法变体包括：932种MLH1型(39%), 842MSH2型(36%), 449MSH6号机组（19%）和137PMS2型(6%). 大多数变体都是无义/移码，预计会导致蛋白质截断（800，34%），其次是“不明显截断”非同义变体，为第二大类，包括错义替换、小的帧内插入/删除（indels）和翻译终止密码子的直读改变（746，32%）。

变异最初由提交者根据以下类别进行分类：致病性；可能致病；无已知致病性；可能无致病性；效果未知。没有记录任何信息来记录分类的基本原理或变体分类的标准。考虑到InSiGHT数据库中1382个具有多个条目的宪法变体，869个变体的提交者之间的分类存在不一致。其中一些不一致是由于基于单一数据点或参考的分类，如单一功能分析结果²²，或从最初保存在错配修复基因变体数据库中的单个出版物中推断²³（参见中的示例补充表2).

MMR基因变异一致性分类五级系统的开发

InSiGHT VIC（见方法）成立于2007年，旨在解决InSiGHT数据库中MMR基因变体分类的差异。自2011年3月以来，维也纳国际中心通过修改“德尔菲共识程序”，共同努力制定变体分类标准²⁵评估当前的科学证据并达成共识。符合HVP²⁶IARC分类系统¹⁰对于变量分类（请参见表1)InSiGHT采用了MMR变体分类。简言之，分类需要多行证据，每个变体的证据必须包括变体与临床和功能后果相关的数据（见方法）。

该方案首先在117个MMR基因变异体的子集上进行了测试，标准经过了演变，并通过协商一致进行了改进，以适应新数据和多分类电话会议和面对面会议的不一致性。然后回顾性地将最终标准应用于数据库中列出的所有其他独特变体（参见补充表3).图1显示了InSiGHT分类标准的概述（请参见补充说明,补充表4详细标准和理由）。在维也纳国际中心每次电话会议结束时，都注意到共识分类。必要时，改进或澄清分类的行动项目包括：

1. 向委员会成员和InSiGHT普通成员呼吁缺少特定变体的临床和功能信息。
2. 原始出版物作者要求提供更详细的数据或数据澄清。
3. 获得额外数据后重新评估分类。

在过程结束时，InSiGHT数据库更新了最终共识分类和支持数据，以确保透明度。

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图1

五层InSiGHT分类指南概述。

(一)描述不同类别所需证据级别和类型的简化指南。请参阅补充信息完整指南(补充说明)以及每个标准背后的详细理由(补充表3). 类别5和类别4中描述的Lynch综合征分子表型包括微卫星不稳定性和/或免疫组织化学测定的相关蛋白表达缺失。在本研究中，导致功能重要域过早终止密码子或大基因组缺失的变体（通常仅根据DNA序列被认为具有致病性）被称为5a类“假定致病性”变体。达到5级的所有其他变体称为5b级。（b） 用于帮助解释可用功能分析数据的流程图。审查分类的分析如所示补充表4，用于定义废除或正常功能的值如所示补充表5蛋白质表达的临界值<25%和>75%，如先前出版物中所用^47,48考虑到报道的与约50%或更低的MLH1表达缺陷相关的废除功能，是非常保守的⁴⁹对于在两次独立分析中具有正常/非结论性/中间MMR活性，但在两次单独分析中蛋白质功能不足的变体，分配了废除功能。AF——等位基因频率；PP——多因素似然分析得出的致病性后验概率；CMMRD–结构失配修复缺陷（MIM 276300）；LR——似然比；LS–Lynch综合征；MSS–微卫星稳定；CRC——结直肠癌；IHC-免疫组织化学；NMD–无义介导的衰变。

委员会在审查过程中面临的主要问题是确定跨多个来源的数据冗余（通过与作者讨论解决）、信息不足、数据不完整/不准确以及功能分析的解释困难。为了便于功能分析解释，支持信息并制定了流程图(图1b,补充表5-6)协调了多次会议，专门审查功能分析结果明显不一致的变异体(补充表3).

InSiGHT定性分类标准的验证

无意义或移码改变，或中断重要功能域的大基因组缺失，通常仅根据DNA序列被认为是致病性的；这里这些被称为“假定致病性”变体（图中称为5a类）。数据库中有990个“假定致病性”变体，其中640个是私人突变。为了证明定性分类标准的稳健性，170个“假定致病性”变体（68个MLH1型, 75MSH2型, 13MSH6号机组, 14PMS2型)根据图中称为5b类变异体所需的5类（致病性）定性标准，将其作为验证集进行审查（见方法，补充表7). 需要5b类名称：废除蛋白质功能的证据；至少两个微卫星不稳定（MSI）或MMR蛋白表达适当缺失的肿瘤；分离可能性比>10:1（包括基因特异性累积风险²⁷)或至少在两个阿姆斯特丹标准阳性家族中报告的与疾病的变异性共同隔离。所有60个验证集变体都达到了5b级，这些变体有足够的临床数据来评估这些所需的标准。其他110个验证集变异体不能归为5b类，主要是因为家族共同分离和肿瘤数据稀少或无法获得，可能是因为这些变异体被认为是致病的，并且通常用于家族临床症状前检测（参见实施微观归因). 其中，72个因缺乏一点证据而被分配到第4类，38个变异体因数据不足而落入第3类。然而，只有2/13MSH6号机组和2/14PMS2型变异体符合类别5，反映出外显率较低和发病年龄较晚PMS2型²⁸和MSH6号机组²⁹有害变体。这些结果表明，使用定性数据进行分类的标准足够严格，以确保保守分类。

InSiGHT分类指南对2360个个体体质MMR变体的应用

在InSIGHT数据库中的12006个合格变体条目中，提交者与最终分类的差异为7935个（66%），包括从“未知致病性”到第5类（致病性）和反之亦然(图2a). 最终分类的总体分类如所示图2b除了990个“假定致病性”截断/大缺失变体（5a类）外，现在还可以对其余1370个“不明显截断”变体进行一致的医疗管理；其中包括167（12%）个第5类（致病性）变体（第5b类）、183（14%）个第4类（可能致病性）变异体、86（6%）个第2类（可能不致病性）变异体和169（12%）个第一类（非致病性）变异体。

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图2

体质MMR基因变异的标准化五层InSiGHT分类结果

a） 该图表示数据库中所有记录的宪法变体的五级分类与提交者为每个条目分配的原始LOVD数据库分类的比例。5a类是5类的一个子集，包含假定的致病性无义突变、小移码指数和大缺失。5b类包括根据综合证据被认为具有致病性的非明显截断变体（参见补充说明). 结果表明，标准化分类导致相当一部分变体条目的分类发生改变，包括将提交的致病性变体降级（24%），将致病性未知的变体升级为可能的致病性（5.6%）或致病性变体（48%）。此外，对于最初提交的非致病性独特变异体，发现了具有临床重要性的错误分类（54个独特变异物重新分类为5b类，25个重新分类为4类）以及作为致病性提交的独特变体（28个独特变体重新分类为1类，16个独特变体被重新分类为2类，218个独特变体再次分类为3类）。b） 饼图显示最终InSiGHT VIC分类的分布。

如所示图3和补充图2，非同义变体（参见图3脚注）构成了大多数第3类变体（524/765；68%）和新分配的第5b类变体（91/167；54%；见补充表8以获取支持分类的详细信息）。由于缺乏功能性RNA分析，典型二核苷酸剪接位点的替换主要出现在第4类中；然而，如果进行实验测试，这些可能会转移到5b级。保守剪接位点以外的内含子变异是1类中最常见的变异类型。

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图3

按变体类型对所有记录的独特变体进行分类

该图表示5个类别中不同变体类型的比例。5a类是5类的子集，包含假定的致病性突变（无义突变、小移码指数和大缺失）。达到5级的所有其他变体称为5b级（参见补充说明). 不同的变体类型有：PTC–引入提前终止密码子的变体，即无义突变和小移码指数；LGDel–大基因组缺失或破坏反转；LGDup–大基因组重复；SS–典型剪接位点二核苷酸中的变体；NS–没有明显截断Kozak共识序列之外的非同义变体，即错义、帧内小插入/删除和直读翻译终止密码子改变；S——同义变体；I–典型剪接位点二核苷酸以外的内含子变体；ATG/UTR–起始密码子中的变体，以及5′或3′非翻译区域。请参见补充图2通过MMR基因进一步了解变异类型的细节。

通过对391个变体应用定性标准，对192个变体使用定量多因素似然分析方法（基于生物信息学先验概率加来自分离和/或肿瘤数据的证据，参见Thompson等人¹⁶)，以及26种变体的定量或定性标准。当使用定量与定性标准得出的分类不同时，这反映了可用数据的数量，而不是分类标准中的缺陷，没有变体使用一种方法被视为1/2类，使用另一种方法则被视为4/5类。由于对剪接的影响，六个同义变体达到5b类。对于起始密码子中发生的替换（通常被认为是致病性的^30-32)只有1/9有足够的证据确定致病性。

实施微观归因

微署名是一种鼓励在公共领域放置未发表数据的手段，通过向作者分配学术贡献，类似于期刊文章的引用约定³³实施回顾性和前瞻性微观归因，以确认并鼓励向InSiGHT数据库提交未发表的数据，包括提交已发表报告作者的其他详细临床信息。对初始变异提交、分离和家族史数据、病理（MSI、免疫组织化学）信息、，在体外功能分析（主要是RNA剪接）和正常人的变异频率。截至2013年7月，共授予6015个微属性，其中3763个用于变量提交，2111个用于家庭和肿瘤病理数据，97个用于在体外分析，25个用于频率数据。值得注意的是，19%的临床和功能微属性提供了对“假定致病性”验证子集（5a类）分类至关重要的额外信息。这些数据还强调，“假定致病性”变体的临床测试大多在症状前环境中进行（见上文）。微观属性对“非明显截断”变体最终分类的贡献如所示图4重要的是，获得了新的未发表数据的57/169（34%）变异体的分类发生了改变。此外，微属性的实施刺激了128个新MMR变体的提交，但尚未分类。

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图4

微观归因对“非明显截断”变体分类的贡献

深色阴影（YES）表示每个类别的变体比例，通过微属性获得的额外数据有助于最终分类。

意义不确定的第三类变量的初步分析

MMR基因中的错义变体在第3类（不确定）变体中大量存在，并存在相当大的临床问题。定量多因素似然分析是一种有效的错义变体分类方法，因为生物信息学预测得到了验证³⁴基于氨基酸守恒和物理化学性质，可以作为在体外变异对蛋白质功能的影响。生物信息学先前的分析表明具有高精度（接收操作员特性曲线下面积0.93）³⁴用于估计所有481个3类（不确定）错义变异体的先前致病概率（参见图5)，优先考虑数据请求，以促进未来的多因素分析。先验概率的分布MLH1型和MSH2型第3类变体显然是双峰的，这表明约50%的MLH1/MSH2级经过进一步调查，错义变体可能被归类为致病性变体。总的来说，401个错义变异体的极端先验概率为20%或≥80%，其中270个为<10%或>90%，表明通过合并分离或肿瘤信息可以很容易地达到类别1或类别5。根据预测的错义改变，一些致病性先验概率较低的3类变异体也可能导致剪接畸变，正如已经观察到的42/746个不明显截断非同义变异体的剪接畸变一样。将经验证的生物信息剪接预测工具纳入MMR基因多因子模型，该模型正在开发中巴西1/2³⁵，将有助于对此类可能的剪接变体进行优先排序。

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图5

481个第3类“不确定”错义变体的致病性概率，由生物信息学分析

基于定制MAPP和PolyPhen2评分的校准算法估计的致病概率分布³⁴，对于（a）MLH1型，n=186；（b）MSH2型，n=169；（c）MSH6号机组，n=145；（d）PMS2型，n=24；（e） 所有四个MMR基因，显示变异的分层，先前概率≤20%或≥80%，以优先考虑变异以进行进一步调查和分类。

研究3类调节性变体的潜在影响（见方法）表明，所有15个5′UTR变体都位于多个转录因子结合位点内，但没有发现6个3′UTR变异体miRNA结合中断的证据（数据未显示）。多因素分析和转录分析将有助于阐明这些变异是否影响基因功能。

讨论

InSiGHT VIC已成功开展合作，利用改进的德尔菲过程建立标准化变体解释指南，鼓励提交数据，并对林奇综合征涉及的MMR基因变体进行客观评估。制定的标准为变异体的标准化临床分类提供了基础，以通过遗传咨询告知患者和家庭管理¹⁰这项倡议已经对2360个宪法变体进行了系统评估，这将使国际上数千个家庭受益。重要的是，605个没有导致过早终止密码子的变体，包括217个非同义取代，现已被归入第5类（致病性）和第4类（可能致病性），或第1类（非致病性）或第2类（可能非致病性的）。这些现在也可以用作功能分析校准的标准^36,37.

32%的变异株的临床意义尚不明确。其中很大一部分（71%）是仅发生在一个家族中的“私人”变异，由于缺乏可用的临床信息，因此难以分类。临床医生在促进隔离和其他分类相关信息的收集方面发挥着重要作用。我们预计，该解释方案的开发，加上微属性的实施，将有助于积累临床数据。微属性对数据积累的价值在血红蛋白病中已经得到证实²⁴InSiGHT倡议现在证明了数据收集的临床效用。推广标准化数据格式将有助于过渡到完全定量、无偏见的分类，最终纳入定性指南的其他组成部分。此外，在解释明显不一致的功能分析时遇到的困难强调了分析验证和标准化的重要性^38,39这些经验将直接适用于深内含子和调控变体的功能分析，随着DNA测序技术的进步，深内含子及调控变体的检测越来越多。

为了适应较低的外显率和报告的较低程度的肿瘤MSI与MSH6号机组和PMS2型突变^28,29,40-44，在分类指南的未来迭代中，还应考虑基因特定的标准，例如，规定包括MSH6号机组和PMS2型用于分类的变体以及使用修改的面板来检测MSI状态。

另一个需要考虑的挑战性问题是纳入中等风险等位基因⁴⁵纳入分类方案，包括可能与此类变体相关的临床建议。识别具有明显不一致的临床和功能特征的MMR基因等位基因子集，使其对分类具有“抵抗力”，这将为未来的研究提供基础，以确定最合适的方法和标准来识别此类变体。还需要进一步研究，以评估是否存在DNA损伤反应被废除但修复正常的失配变体⁴⁶与MMR基因的经典致病性突变具有相同的临床特征。

InSiGHT数据库是临床和研究界公认的资源，每月点击量超过20000次。标准模板的开发和采用使得审查过程具有透明度。数据库用户在考虑委员会提供的分类时，可以查看与指南解释有关的相关信息和来源。指南必须不断发展，以适应其他类型的证据，但我们预计只要变体分类是过时的，并且与一组过时的指南相关联，就不会有临床问题支持信息用于导出分类。最终分类也已提交给NCBI的ClinVar，以获得更高的暴露水平，但专家分类和基础数据取决于InSiGHT。

这是第一次大规模的综合分类工作，证明了专家小组评估对LSDB管理的价值，并提供了用于分配变异致病性的总结信息。它还显示了如何通过促进临床和研究环境中利益相关者提交标准化数据来帮助分类，以便访问未发布的临床和功能信息，以促进变体分类。因此，InSiGHT倡议为以LSDB为中心的多学科协作提供了一个重要模型，以实现透明的DNA变体解释。

联机方法

补充材料

致谢

InSiGHT合作者

阿德拉·卡斯蒂列霍⁴⁷阿德里安·塞克斯顿⁴⁸，A.K.W.Chan²⁸亚历山德拉·维埃尔⁴⁹、艾米·布兰科⁵⁰，艾米·弗伦奇⁵¹安德烈亚斯·拉纳²²，安贾·瓦格纳⁵²，Ans van den Ouweland⁵²阿扬·门森坎普（Arjen Mensenkamp）⁵³Artemio Payá⁵⁴，比特·贝茨³⁷伯特·雷德克⁵⁵，贝齐·史密斯⁵⁶，Carin Espenschied⁵⁷卡罗尔·卡明斯⁵⁸克里斯托夫·恩格尔⁵⁹克劳迪娅·福恩斯⁶⁰克里斯蒂安·瓦伦苏埃拉⁶¹克里斯蒂娜·阿伦达⁵⁴，丹尼尔·布坎南⁶²，丹妮拉·巴拉纳⁶³，Darina Konstantinova⁶⁴，戴安娜·凯恩斯⁶⁵伊丽莎白·格拉泽⁶⁶费利佩·席尔瓦⁶⁷菲奥娜·拉洛⁶⁸弗朗西丝卡·克鲁西亚内利⁴⁴弗兰斯·霍格沃斯特⁶⁹，格雷厄姆·凯西⁷⁰伊恩·汤姆林森⁷¹伊格纳西奥·布兰科¹⁰伊莎贝尔·洛佩斯·维拉尔⁷²，哈维尔·加西亚飞机⁷³、珍妮特·比格勒⁷⁴，真如什叶派⁷⁵，华金·马丁内斯·洛佩兹⁷⁶，约翰·J.P.吉尔⁷⁷约翰·霍珀⁷⁸、约翰·波特⁷⁹何塞·路易斯·索托⁴⁷朱卡·坎特琳恩³¹、凯特·埃利斯⁸⁰，Kirsty Mann⁴⁸莉莉亚娜·瓦雷斯科⁸¹，张丽颖⁸²Loic Le Marchand⁸³马基亚·马拉菲⁸⁴，玛格丽塔·诺德林⁸⁵玛丽亚·格拉齐亚·蒂比莱蒂⁸⁶玛丽亚诺·阿里尔·卡汉⁸⁷Marjolijn Ligtenberg⁵³，马克·克莱登宁⁶²，马克·詹金斯⁷⁸玛莎·斯佩瓦克⁸⁸马丁·迪格威德⁸⁹马蒂亚斯·克鲁尔⁹⁰梅根·希钦斯⁹¹梅根·迈尔斯⁵⁰梅丽莎·阿伦森⁹²，梅夫·多明格斯·瓦伦丁⁹³迈克尔·库切⁹⁴，迈克尔·帕森斯¹、迈克尔·沃尔什⁶²、Minttu Kansikas³¹穆罕默德·尼扎姆·扎哈里⁹⁵莫妮卡·佩德罗尼⁹⁶，Nao Heider⁹⁷，尼古拉·波普拉夫斯基⁹⁸尼尔斯·拉纳⁹⁹，Noralane M.Lindor¹⁰⁰，保拉·萨拉¹⁰¹、彭楠¹⁰²彼得·普罗平（Peter Propping）¹⁰³波莉·纽科姆⁷⁹拉吉夫·萨林¹⁰⁴，罗伯特·海尔⁷⁰，罗伯特·霍夫斯特拉⁵²罗宾·沃德⁹¹罗塞拉·特里卡里科⁴⁴，鲁本·巴卡勒斯⁷⁵，肖恩·杨¹⁰⁵塞尔吉奥·齐亚利纳⁶⁰，Serguei Kovalenko¹⁰⁶，Shanaka R.Gunawardena⁵¹，Sira Moreno¹⁰⁷、S.L.Ho²⁸、S.T.Yuen²⁸斯蒂芬·西博多⁵¹，史蒂夫·加林格¹⁰⁸，Terrilea Burnett⁸³，特蕾丝·泰奇¹⁰⁹，T.L.Chan²⁸、汤姆·斯密克⁵¹特蕾娜·克兰斯顿¹¹⁰瓦西里基·普索法基¹¹¹维伦娜·斯坦克-朗格⁹⁹维克多·曼纽尔·巴贝拉¹¹²

⁴⁷西班牙埃尔切，埃尔切大学综合医院分子遗传学系。⁴⁸澳大利亚皇家墨尔本医院家庭癌症中心。⁴⁹意大利阿维亚诺IRCCS肿瘤转诊中心。⁵⁰美国旧金山加利福尼亚大学遗传性胃肠道癌症预防项目。⁵¹美国明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所检验医学和病理学系。⁵²荷兰鹿特丹伊拉斯谟医学中心临床遗传学系。⁵³荷兰奈梅亨Radboud大学医学中心人类遗传学系。⁵⁴西班牙阿利坎特大学医院病理科。⁵⁵荷兰阿姆斯特丹学术医学中心临床遗传学系。⁵⁶Benefis Sletten癌症研究所，美国马萨诸塞州大瀑布市。⁵⁷美国加利福尼亚州杜阿尔特市希望城临床癌症遗传学部。⁵⁸英国哈罗圣马克医院家庭癌症诊所。⁵⁹德国莱比锡大学医学信息、统计和流行病学研究所。⁶⁰分子遗传学，STEM实验室，阿根廷罗萨里奥。⁶¹美国纽约大学医学院。⁶²澳大利亚布里斯班QIMR Berghofer医学研究所人口健康部。⁶³U.O.C.肿瘤学ULSS5 Ovest Vicentino，Ospedale di Montecchio Maggiore（VI），意大利。⁶⁴保加利亚索非亚医科大学分子医学中心。⁶⁵利物浦女子医院，英国利物浦。⁶⁶国际胃肠遗传肿瘤学会。⁶⁷巴西卡马戈癌症中心基因组学和分子生物学实验室。⁶⁸英国曼彻斯特中央大学医院NHS基金会信托曼彻斯特基因组医学中心。⁶⁹荷兰癌症研究所，家庭癌症诊所和病理科。⁷⁰美国加利福尼亚州洛杉矶南加州大学预防医学系。⁷¹英国癌症研究所伦敦研究所分子和人群遗传学实验室。⁷²西班牙马德里Complutense大学Octubre 12号医院。⁷³西班牙巴伦西亚大学基因组医学研究所。⁷⁴美国华盛顿州西雅图Amgen公司医学科学部。⁷⁵美国斯隆-凯特琳纪念癌症中心病理学系。⁷⁶西班牙马德里10月12日大学医院分子生物学实验室。⁷⁷荷兰VU大学医学中心临床遗传学。⁷⁸澳大利亚维多利亚州墨尔本大学分子环境、遗传和分析（MEGA）流行病学中心。⁷⁹美国华盛顿州西雅图弗雷德·哈钦森癌症研究中心公共卫生科学部。⁸⁰澳大利亚瓦拉塔亨特家庭癌症服务中心。⁸¹意大利热那亚国家癌症研究所遗传肿瘤中心。⁸²美国斯隆-凯特琳纪念癌症中心诊断分子遗传学实验室。⁸³美国夏威夷州檀香山夏威夷大学癌症中心。⁸⁴科威特医学遗传学中心癌症遗传学股，科威特。⁸⁵瑞典哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院生物医学研究所分子与临床遗传学系。⁸⁶意大利瓦雷斯市瓦雷斯医院病理科。⁸⁷阿根廷布宜诺斯艾利斯意大利医院分子肿瘤ICBME。⁸⁸加拿大安大略省米西索加市Credit Valley医院Trillium Health Partners遗传学部。⁸⁹德国人类遗传学研究所，CharitéBerlin。⁹⁰德国海德堡大学病理研究所应用肿瘤生物学系。⁹¹澳大利亚新南威尔士大学医学院威尔士亲王临床学院洛伊癌症研究中心。⁹²加拿大多伦多西奈山医院家族性消化道癌症科。⁹³瑞典隆德大学临床科学肿瘤系。⁹⁴德国汉堡Praenatalzentrum实验室分子医学遗传学实验室。⁹⁵马来西亚塞恩斯大学医学院人类基因组中心。⁹⁶意大利摩德纳大学医院医学和医学专业部。⁹⁷日本里根。⁹⁸澳大利亚妇幼医院SA病理科。⁹⁹德国杜塞尔多夫大学人类遗传学研究所医学院。¹⁰⁰美国亚利桑那州斯科茨代尔市梅奥诊所健康科学研究部。¹⁰¹意大利米兰国家肿瘤研究所IRCCS基金会消化道遗传癌预测和预防医学组。¹⁰²复旦大学生命科学学院，中国。¹⁰³德国波恩大学人类遗传学研究所。¹⁰⁴印度孟买塔塔纪念中心ACTREC沙林实验室。¹⁰⁵加拿大温哥华不列颠哥伦比亚省癌症局癌症遗传学实验室。¹⁰⁶澳大利亚遗传技术有限公司。¹⁰⁷遗传服务，Virgen del Camino医院，西班牙。¹⁰⁸赞恩·科恩消化疾病中心，加拿大多伦多。¹⁰⁹美国新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯学院达特茅思医学院。¹¹⁰牛津医学遗传学实验室、牛津大学医院NHS信托基金、英国牛津丘吉尔医院。¹¹¹希腊Ioannina大学医院生化实验室。¹¹²西班牙埃尔切大学医院研究实验室。

脚注

工具书类