Novel method for combined linkage and genome-wide association analysis finds evidence of distinct genetic architecture for two subtypes of autism
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
The Autism Genome Project has assembled two large datasets originally designed for linkage analysis and genome-wide association analysis, respectively: 1,069 multiplex families genotyped on the Affymetrix 10 K platform, and 1,129 autism trios genotyped on the Illumina 1 M platform. We set out to exploit this unique pair of resources by analyzing the combined data with a novel statistical method, based on the PPL statistical framework, simultaneously searching for linkage and association to loci involved in autism spectrum disorders (ASD). Our analysis also allowed for potential differences in genetic architecture for ASD in the presence or absence of lower IQ, an important clinical indicator of ASD subtypes. We found strong evidence of multiple linked loci; however, association evidence implicating specific genes was low even under the linkage peaks. Distinct loci were found in the lower IQ families, and these families showed stronger and more numerous linkage peaks, while the normal IQ group yielded the strongest association evidence. It appears that presence/absence of lower IQ (LIQ) demarcates more genetically homogeneous subgroups of ASD patients, with not just different sets of loci acting in the two groups, but possibly distinct genetic architecture between them, such that the LIQ group involves more major gene effects (amenable to linkage mapping), while the normal IQ group potentially involves more common alleles with lower penetrances. The possibility of distinct genetic architecture across subtypes of ASD has implications for further research and perhaps for research approaches to other complex disorders as well.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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