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Enregistrement W2419207905 · doi:10.1101/057828

Genome-wide characterization of genetic and functional dysregulation in autism spectrum disorder

2016· preprint· en· W2419207905 sur OpenAlexfundno aff
Arjun Krishnan, Ran Zhang, Vicky Yao, Chandra L. Theesfeld, Aaron K. Wong, Alicja Tadych, Natalia Volfovsky, Alan Packer, Alex Lash, Olga G. Troyanskaya

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésAutismAutism spectrum disorderBiologyGeneGeneticsCopy-number variationCandidate geneComputational biologyGenomeNeurodevelopmental disorderGenetic heterogeneityHeritability of autismPhenotypePsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Autism spectrum disorder (ASD) is a range of major neurodevelopmental disabilities with a strong genetic basis. Yet, owing to extensive genetic heterogeneity, multiple modes of inheritance and limited study sizes, sequencing and quantitative genetics approaches have had limited success in characterizing the complex genetics of ASD. Currently, only a small fraction of potentially causal genes—about 65 genes out of an estimated severalhundred—are known based on strong genetic evidence. Hence, there isa critical need for complementary approaches to further characterize the genetic basis of ASD, enabling development of better screening and therapeutics. Here, we use a machine-learning approach based on a human brain-specific functional gene interaction network to present a genome-wide prediction of autism-associated genes, including hundreds of candidate genes for which there is minimal or no prior genetic evidence. Our approach is validated in an independent case-control sequencing study of approximately 2,500families. Leveraging these genome-wide predictions and the brain-specificnetwork, we demonstrate that the large set of ASD genes converges on a smaller number of key cellular pathways and specific developmental stages of the brain. Specifically, integration with spatiotemporal transcriptome expression data implicates early fetal and midfetal stages of the developing human brain in ASD etiology. Likewise, analysis of the connectivity of topautism genes in the brain-specific interaction network reveals the breadthof autism-associated functional modules, processes, and pathways in the brain. Finally, we identify likely pathogenic genes within the most frequent autism-associated copy-number-variants (CNVs) and propose genes and pathways that are likely mediators of autism across multiple CNVs. All the predictions, interactions, and functional insights from this work are available to biomedical researchers at asd.princeton.edu .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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