The phenotypic manifestations of rare genic CNVs in autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
Significant evidence exists for the association between copy number variants (CNVs) and Autism Spectrum Disorder (ASD); however, most of this work has focused solely on the diagnosis of ASD. There is limited understanding of the impact of CNVs on the 'sub-phenotypes' of ASD. The objective of this paper is to evaluate associations between CNVs in differentially brain expressed (DBE) genes or genes previously implicated in ASD/intellectual disability (ASD/ID) and specific sub-phenotypes of ASD. The sample consisted of 1590 cases of European ancestry from the Autism Genome Project (AGP) with a diagnosis of an ASD and at least one rare CNV impacting any gene and a core set of phenotypic measures, including symptom severity, language impairments, seizures, gait disturbances, intelligence quotient (IQ) and adaptive function, as well as paternal and maternal age. Classification analyses using a non-parametric recursive partitioning method (random forests) were employed to define sets of phenotypic characteristics that best classify the CNV-defined groups. There was substantial variation in the classification accuracy of the two sets of genes. The best variables for classification were verbal IQ for the ASD/ID genes, paternal age at birth for the DBE genes and adaptive function for de novo CNVs. CNVs in the ASD/ID list were primarily associated with communication and language domains, whereas CNVs in DBE genes were related to broader manifestations of adaptive function. To our knowledge, this is the first study to examine the associations between sub-phenotypes and CNVs genome-wide in ASD. This work highlights the importance of examining the diverse sub-phenotypic manifestations of CNVs in ASD, including the specific features, comorbid conditions and clinical correlates of ASD that comprise underlying characteristics of the disorder.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».