Rare Copy Number Variation Discovery and Cross-Disorder Comparisons Identify Risk Genes for ADHD
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
Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is a common and persistent condition characterized by developmentally atypical and impairing inattention, hyperactivity, and impulsiveness. We identified de novo and rare copy number variations (CNVs) in 248 unrelated ADHD patients using million-feature genotyping arrays. We found de novo CNVs in 3 of 173 (1.7%) ADHD patients for whom we had DNA from both parents. These CNVs affected brain-expressed genes: DCLK2, SORCS1, SORCS3, and MACROD2. We also detected rare inherited CNVs in 19 of 248 (7.7%) ADHD probands, which were absent in 2357 controls and which either overlapped previously implicated ADHD loci (for example, DRD5 and 15q13 microduplication) or identified new candidate susceptibility genes (ASTN2, CPLX2, ZBBX, and PTPRN2). Among these de novo and rare inherited CNVs, there were also examples of genes (ASTN2, GABRG1, and CNTN5) previously implicated by rare CNVs in other neurodevelopmental conditions including autism spectrum disorder (ASD). To further explore the overlap of risks in ADHD and ASD, we used the same microarrays to test for rare CNVs in an independent, newly collected cohort of 349 unrelated individuals with a primary diagnosis of ASD. Deletions of the neuronal ASTN2 and the ASTN2-intronic TRIM32 genes yielded the strongest association with ADHD and ASD, but numerous other shared candidate genes (such as CHCHD3, MACROD2, and the 16p11.2 region) were also revealed. Our results provide support for a role for rare CNVs in ADHD risk and reinforce evidence for the existence of common underlying susceptibility genes for ADHD, ASD, and other neuropsychiatric disorders.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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