Incidental neurodevelopmental episodes in the etiology of schizophrenia: An expanded model involving epigenetics and development
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological data favors genetic predisposition for schizophrenia, a common and complex mental disorder in most populations. Search for the genes involved using candidate genes, positional cloning, and chromosomal aberrations including triplet repeat expansions have established a number of susceptibility loci and genomic sites but no causal gene(s) with a proven mechanism of action. Recent genome-wide gene expression studies on brains from schizophrenia patients and their matched controls have identified a number of genes that show an alteration in expression in the diseased brains. Although it is not possible to offer a cause and effect association between altered gene expression and disease, such observations support a neurodevelopmental model in schizophrenia. Here, we offer a mechanism of this disease, which takes into account the role of developmental noise and diversions of the neural system. It suggests that the final outcome of a neural developmental process is not fixed and exact. Rather it develops with a variation around the mean. More important, the phenotypic consequence may cross the norm as a result of fortuitous and/or epigenetic events. As a result, a normal genotype may develop as abnormal with a disease phenotype. More important, susceptible genotypes may have reduced penetrance and develop as a normal phenocopy. The incidental episodes in neurodevelopment will explain the frequency of schizophrenia in most populations and high discordance of monozygotic twins.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».