Pathogenic rare copy number variants in community-based schizophrenia suggest a potential role for clinical microarrays
Notice bibliographique
Résumé
Individually rare, large copy number variants (CNVs) contribute to genetic vulnerability for schizophrenia. Unresolved questions remain, however, regarding the anticipated yield of clinical microarray testing in schizophrenia. Using high-resolution genome-wide microarrays and rigorous methods, we investigated rare CNVs in a prospectively recruited community-based cohort of 459 unrelated adults with schizophrenia and estimated the minimum prevalence of clinically significant CNVs that would be detectable on a clinical microarray. A blinded review by two independent clinical cytogenetic laboratory directors of all large (>500 kb) rare CNVs in cases and well-matched controls showed that those deemed to be clinically significant were highly enriched in schizophrenia (16.4-fold increase, P < 0.0001). In a single community catchment area, the prevalence of individuals with these CNVs was 8.1%. Rare 1.7 Mb CNVs at 2q13 were found to be significantly associated with schizophrenia for the first time, compared with the prevalence in 23 838 population-based controls (42.9-fold increase, P = 0.0002). Additional novel findings that will facilitate the future clinical interpretation of smaller CNVs in schizophrenia include: (i) a greater proportion of individuals with two or more rare exonic CNVs >10 kb in size (1.5-fold increase, P = 0.0109) in schizophrenia; (ii) the systematic discovery of new candidate genes for schizophrenia; and, (iii) functional gene enrichment mapping highlighting a differential impact in schizophrenia of rare exonic deletions involving diverse functions, including neurodevelopmental and synaptic processes (4.7-fold increase, P = 0.0060). These findings suggest consideration of a potential role for clinical microarray testing in schizophrenia, as is now the suggested standard of care for related developmental disorders like autism.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».