Wnt signaling networks in autism spectrum disorder and intellectual disability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic factors play a major role in the risk for neurodevelopmental disorders such as autism spectrum disorders (ASDs) and intellectual disability (ID). The underlying genetic factors have become better understood in recent years due to advancements in next generation sequencing. These studies have uncovered a vast number of genes that are impacted by different types of mutations (e.g., de novo, missense, truncation, copy number variations). ABSTRACT: Given the large volume of genetic data, analyzing each gene on its own is not a feasible approach and will take years to complete, let alone attempt to use the information to develop novel therapeutics. To make sense of independent genomic data, one approach is to determine whether multiple risk genes function in common signaling pathways that identify signaling "hubs" where risk genes converge. This approach has led to multiple pathways being implicated, such as synaptic signaling, chromatin remodeling, alternative splicing, and protein translation, among many others. In this review, we analyze recent and historical evidence indicating that multiple risk genes, including genes denoted as high-confidence and likely causal, are part of the Wingless (Wnt signaling) pathway. In the brain, Wnt signaling is an evolutionarily conserved pathway that plays an instrumental role in developing neural circuits and adult brain function. CONCLUSIONS: We will also review evidence that pharmacological therapies and genetic mouse models further identify abnormal Wnt signaling, particularly at the synapse, as being disrupted in ASDs and contributing to disease pathology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».