Comparative genomics of autism and schizophrenia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We used data from studies of copy-number variants (CNVs), single-gene associations, growth-signaling pathways, and intermediate phenotypes associated with brain growth to evaluate four alternative hypotheses for the genomic and developmental relationships between autism and schizophrenia: (i) autism subsumed in schizophrenia, (ii) independence, (iii) diametric, and (iv) partial overlap. Data from CNVs provides statistical support for the hypothesis that autism and schizophrenia are associated with reciprocal variants, such that at four loci, deletions predispose to one disorder, whereas duplications predispose to the other. Data from single-gene studies are inconsistent with a hypothesis based on independence, in that autism and schizophrenia share associated genes more often than expected by chance. However, differentiation between the partial overlap and diametric hypotheses using these data is precluded by limited overlap in the specific genetic markers analyzed in both autism and schizophrenia. Evidence from the effects of risk variants on growth-signaling pathways shows that autism-spectrum conditions tend to be associated with up-regulation of pathways due to loss of function mutations in negative regulators, whereas schizophrenia is associated with reduced pathway activation. Finally, data from studies of head and brain size phenotypes indicate that autism is commonly associated with developmentally-enhanced brain growth, whereas schizophrenia is characterized, on average, by reduced brain growth. These convergent lines of evidence appear most compatible with the hypothesis that autism and schizophrenia represent diametric conditions with regard to their genomic underpinnings, neurodevelopmental bases, and phenotypic manifestations as reflecting under-development versus dysregulated over-development of the human social brain.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle