Psychiatric gene discoveries shape evidence on ADHD’s biology
Notice bibliographique
Résumé
A strong motivation for undertaking psychiatric gene discovery studies is to provide novel insights into unknown biology. Although attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) is highly heritable, and large, rare copy number variants (CNVs) contribute to risk, little is known about its pathogenesis and it remains commonly misunderstood. We assembled and pooled five ADHD and control CNV data sets from the United Kingdom, Ireland, United States of America, Northern Europe and Canada. Our aim was to test for enrichment of neurodevelopmental gene sets, implicated by recent exome-sequencing studies of (a) schizophrenia and (b) autism as a means of testing the hypothesis that common pathogenic mechanisms underlie ADHD and these other neurodevelopmental disorders. We also undertook hypothesis-free testing of all biological pathways. We observed significant enrichment of individual genes previously found to harbour schizophrenia de novo non-synonymous single-nucleotide variants (SNVs; P=5.4 × 10(-4)) and targets of the Fragile X mental retardation protein (P=0.0018). No enrichment was observed for activity-regulated cytoskeleton-associated protein (P=0.23) or N-methyl-D-aspartate receptor (P=0.74) post-synaptic signalling gene sets previously implicated in schizophrenia. Enrichment of ADHD CNV hits for genes impacted by autism de novo SNVs (P=0.019 for non-synonymous SNV genes) did not survive Bonferroni correction. Hypothesis-free testing yielded several highly significantly enriched biological pathways, including ion channel pathways. Enrichment findings were robust to multiple testing corrections and to sensitivity analyses that excluded the most significant sample. The findings reveal that CNVs in ADHD converge on biologically meaningful gene clusters, including ones now established as conferring risk of other neurodevelopmental disorders.
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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 ».