Evolutionary and functional data power search for obsessive-compulsive disorder genes
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Obsessive-compulsive disorder (OCD) is a severe psychiatric disorder linked to abnormalities in the cortico-striatal circuit and in glutamate signaling. We sequenced coding and regulatory elements for 608 genes implicated in OCD from humans and two animal models (mouse and dog). Using a new method, PolyStrat, which prioritizes variants disrupting evolutionarily conserved, functional regions, we found four strongly associated genes when comparing 592 cases to 560 controls. These results were validated in a second, larger cohort. NRXN1 and HTR2A are enriched for coding variants altering postsynaptic protein-binding domains, while CTTNBP2 (synapse maintenance) and REEP3 (vesicle trafficking) are enriched for regulatory variants. The rare coding variant burden in NRXN1 achieves genomewide significance (p=6.37×10 −11 ) when we include public data for 33,370 controls. Of 17 regulatory variants identified in CTTNBP2 and REEP3 , we show that at least six alter transcription factor-DNA binding in human neuroblastoma cells. Our findings suggest synaptic adhesion as a key function in compulsive behaviors across three species, and demonstrate how combining targeted sequencing with functional annotations can identify potentially causative variants in both coding and noncoding regions, even when genomic data is limited.
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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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».