Phenomic determinants of genomic variation in autism spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autism spectrum disorders (ASDs) are common, heritable neurobiologic conditions of unknown aetiology confounded by significant clinical and genetic heterogeneity. METHODS: This study evaluated a broad categorisation of phenotypic traits (or phenome) for 100 subjects with Autism Diagnostic Interview-Revised/Autism Diagnostic Observation Schedule-Generic (ADI-R/ADOS-G) confirmed idiopathic ASD undergoing 1 Mb bacterial artificial chromosome (BAC) array comparative genomic hybridisation (CGH). RESULTS AND CONCLUSIONS: Array CGH uncovered nine different pathogenic copy number variants (pCNVs) in 9/100 ASD subjects having complex phenotypes (ASD+/- intellectual disability (ID; IQ<70)) and/or physical anomalies), normal karyotype, fragile X analysis, and comprehensive evaluation by a clinical geneticist. Unique pCNVs in our cohort included del(5)(p15.2p15.31) (2.4 Mb), del(3)(p24.3) (0.1 Mb) and dup(18)(p11.3)(0.9 Mb). Five pCNVs were recurrent in our cohort or were previously described in subjects with ASD+/-ID: (dup(7)(q11.23)(1.5 Mb); del(2)(p15p16.1) (6.1 Mb and 7.9 Mb); del(14)(q11.2) (0.7 Mb) and dup(15)(q11q13) (10 Mb), including del(X)(p11.22) (470 Kb) in two autistic brothers. Male: female distribution in subjects with pCNVs was reduced to 1.25:1 from 3.2:1 in the original cohort. The authors stratified the study population according to a broad spectrum of clinical features and correlated specific phenotypes with respect to CNV load and pathogenicity. The findings indicate increased prevalence of pCNVs in subjects with microcephaly (<2nd centile; n = 2 of 4 ASD subjects with microcephaly; p = 0.04), and ID (n = 9 of 64 subjects with ASD and ID; p = 0.02). Interestingly, in the absence of ID co-morbidity with an ASD, no pCNVs were found. The relationship between parental ages at delivery and CNV load and pathogenicity was also explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».