Phenotypic characterization and genealogical tracing in an Afrikaner schizophrenia database
Notice bibliographique
Résumé
Founder populations hold tremendous promise for mapping genes for complex traits, as they offer less genetic and environmental heterogeneity and greater potential for genealogical research. Not all founder populations are equally valuable, however. The Afrikaner population meets several criteria that make it an ideal population for mapping complex traits, including founding by a small number of initial founders that likely allowed for a relatively restricted set of mutations and a large current population size that allows identification of a sufficient number of cases. Here, we examine the potential to conduct genealogical research in this population and present initial results indicating that accurate genealogical tracing for up to 17 generations is feasible. We also examine the clinical similarities of schizophrenia cases diagnosed in South Africa and those diagnosed in other, heterogeneous populations, specifically the US. We find that, with regard to basic sample descriptors and cardinal symptoms of disease, the two populations are equivalent. It is, therefore, likely that results from our genetic study of schizophrenia will be applicable to other populations. Based on the results presented here, the history and current size of the population, as well as our previous analysis addressing the extent of background linkage disequilibrium (LD) in the Afrikaners, we conclude that the Afrikaner population is likely an appropriate founder population to map genes for schizophrenia using both linkage and LD approaches.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».