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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».