Complex effects of dyslexia risk factors account for <scp>ADHD</scp> traits: evidence from two independent samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Developmental dyslexia (DD) and attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) are among the most common neurodevelopmental disorders, whose etiology involves multiple risk factors. DD and ADHD co-occur in the same individuals much more often than would be expected by chance. Several studies have found significant bivariate heritability, and specific genes associated with either DD or ADHD have been investigated for association in the other disorder. Moreover, there are likely to be gene-by-gene and gene-by-environment interaction effects (G × G and G × E, respectively) underlying the comorbidity between DD and ADHD. We investigated the pleiotropic effects of 19 SNPs spanning five DD genes (DYX1C1, DCDC2, KIAA0319, ROBO1, and GRIN2B) and seven DD environmental factors (smoke, miscarriage, birth weight, breastfeeding, parental age, socioeconomic status, and parental education) for main, either (a) genetic or (b) environmental, (c) G × G, and (d) G × E upon inattention and hyperactivity/impulsivity. We then attempted replication of these findings in an independent twin cohort. METHODS: Marker-trait association was analyzed by implementing the Quantitative Transmission Disequilibrium Test (QTDT). Environmental associations were tested by partial correlations. G × G were investigated by a general linear model equation and a family-based association test. G × E were analyzed through a general test for G × E in sib pair-based association analysis of quantitative traits. RESULTS: DCDC2-rs793862 was associated with hyperactivity/impulsivity via G × G (KIAA0319) and G × E (miscarriage). Smoke was significantly correlated with hyperactivity/impulsivity. We replicated the DCDC2 × KIAA0319 interaction upon hyperactivity/impulsivity in the twin cohort. CONCLUSIONS: DD genetic (DCDC2) and environmental factors (smoke and miscarriage) underlie ADHD traits supporting a potential pleiotropic effect.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».