GRIN2B mediates susceptibility to intelligence quotient and cognitive impairments in developmental dyslexia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE(S): Developmental dyslexia (DD) is a complex heritable condition associated with impairments in multiple neurocognitive domains. Substantial heritability has been reported for DD and related phenotypes, and candidate genes have been identified. Recently, a candidate gene for human cognitive processes, that is, GRIN2B, has been found to be associated significantly with working memory in a German DD sample. In this study, we explored the contribution of six GRIN2B markers to DD and key DD-related phenotypes by association analyses in a sample of Italian nuclear families. Moreover, we assessed potential gene-by-environment interactions on DD-related phenotypes. MATERIALS AND METHODS: We carried out a family-based association study to determine whether the GRIN2B gene influences both DD as a categorical trait and its related cognitive traits in a large cohort of 466 Italian nuclear families ascertained through a proband affected by DD. Moreover, we tested the role of the selected GRIN2B markers and a set of commonly described environmental moderators using a test for G×E interaction in sib pair-based association analysis of quantitative traits in 178 Italian nuclear families. RESULTS: Evidence for a significant association was found with the categorical diagnosis of DD, performance intelligence quotient, phonemic elision, and auditory short-term memory. No significant gene-by-environment effects were found. CONCLUSION: Our results add further evidence in support of GRIN2B contributing toward DD and deficits in DD. More specifically, our data support the view that GRIN2B influences DD as a categorical trait and its related quantitative phenotypes, thus shedding further light on the etiologic basis and the phenotypic complexity of this 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».