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Enregistrement W2138711760 · doi:10.1186/gb-2010-11-s1-o9

Candidate genes and biological processes in de novo CNVs from autistic individuals

2010· article· en· W2138711760 sur OpenAlexaff
Hyun Ji Noh, Christian R. Marshall, Dalila Pinto, Stephen W. Scherer, Chris P. Ponting, Caleb Webber

Notice bibliographique

RevueGenome Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismCopy-number variationGeneticsGeneCandidate geneAutistic traitsPsychologyBiologyComputational biologyDevelopmental psychologyGenomeAutism spectrum disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing evidence that common diseases might not result from a few common variants, but rather from many rare variants across many genes/loci. This is likely to be particularly true for disorders such as autism where the fecundity of affected individuals is exceptionally low (~5%) and thus disease-predisposing alleles are unlikely to be transmitted. Since these different disease-contributing genes give rise to a shared disease phenotype, it is likely that their protein products contribute to shared biological processes, such as particular protein pathways or cellular networks. Identifying the common network(s) among these genes would allow the screening of a small subset of genes for early diagnosis and these networks could present multiple points for early intervention. We examined two independent sets of de novo copy number variants (CNVs) identified in individuals with autism spectrum disorders (ASDs): (i) a large discovery set of 73 CNVs identified in 54 patients (median size 118Kb) from the Autism Genome Project (AGP) consortium [ 1 ]; and (ii) a small validation/replication set of 28 CNVs identified in 24 patients (median size 3Mb) [ 2 ]. To identify unexpected shared features among genes overlapped by these CNVs, we exploited phenotype data arising from the disruption of ~6000 human orthologues in mouse. We infer that genes are likely to act in the same biological process if, when disrupted in mouse, they exhibit comparable phenotypes. Thus, we aim to identify significantly over-represented mouse phenotypes among sets of human genes of interest (e.g. genes overlapped by autism-associated CNVs) [ 3 ]. Among genes overlapped by the AGP CNVs, significant enrichments of specific mouse phenotypes were discovered (FDR<5%), most of which were either replicated (FDR<5%) or validated ( p <0.05) in the Marshall set, including: (i) A significant enrichment of genes associated with four abnormal synaptic transmission phenotypes; (ii) A significant enrichment of genes associated with >10 behavioural phenotypes and five hearing phenotypes that are only found within duplicated CNVs. Many of these duplication-specific phenotypic associations are readily comparable to ASD symptoms, such as abnormal motor learning (60-80% of individuals with ASD exhibit impaired coordination), non-convulsive seizures (~1/3 of individuals with ASD suffer seizures, commonly non-convulsive) and sensorineural hearing impairment (25-40% individuals with ASD have hearing impairments). These enrichments identify >100 largely novel candidate genes and provide causal hypothesis for between 19-83% of patients in each cohort.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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