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Enregistrement W2789286209 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2018.0039

Measuring and Estimating the Effect Sizes of Copy Number Variants on General Intelligence in Community-Based Samples

2018· article· en· W2789286209 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensMcGill UniversityHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoHEC MontréalBaycrest HospitalJewish General HospitalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clésCopy-number variationIntraclass correlationCorrelationIntelligence quotientPopulationPsychologyGeneticsCognitionDevelopmental psychologyMedicineGeneBiologyPsychiatryPsychometricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance;: Copy number variants (CNVs) classified as pathogenic are identified in 10% to 15% of patients referred for neurodevelopmental disorders. However, their effect sizes on cognitive traits measured as a continuum remain mostly unknown because most of them are too rare to be studied individually using association studies. Objective: To measure and estimate the effect sizes of recurrent and nonrecurrent CNVs on IQ. Design, Setting, and Participants: This study identified all CNVs that were 50 kilobases (kb) or larger in 2 general population cohorts (the IMAGEN project and the Saguenay Youth Study) with measures of IQ. Linear regressions, including functional annotations of genes included in CNVs, were used to identify features to explain their association with IQ. Validation was performed using intraclass correlation that compared IQ estimated by the model with empirical data. Main Outcomes and Measures: Performance IQ (PIQ), verbal IQ (VIQ), and frequency of de novo CNV events. Results: The study included 2090 European adolescents from the IMAGEN study and 1983 children and parents from the Saguenay Youth Study. Of these, genotyping was performed on 1804 individuals from IMAGEN and 977 adolescents, 445 mothers, and 448 fathers (484 families) from the Saguenay Youth Study. We observed 4928 autosomal CNVs larger than 50 kb across both cohorts. For rare deletions, size, number of genes, and exons affect IQ, and each deleted gene is associated with a mean (SE) decrease in PIQ of 0.67 (0.19) points (P = 6 × 10-4); this is not so for rare duplications and frequent CNVs. Among 10 functional annotations, haploinsufficiency scores best explain the association of any deletions with PIQ with a mean (SE) decrease of 2.74 (0.68) points per unit of the probability of being loss-of-function intolerant (P = 8 × 10-5). Results are consistent across cohorts and unaffected by sensitivity analyses removing pathogenic CNVs. There is a 0.75 concordance (95% CI, 0.39-0.91) between the effect size on IQ estimated by our model and IQ loss calculated in previous studies of 15 recurrent CNVs. There is a close association between effect size on IQ and the frequency at which deletions occur de novo (odds ratio, 0.86; 95% CI, 0.84-0.87; P = 2.7 × 10-88). There is a 0.76 concordance (95% CI, 0.41-0.91) between de novo frequency estimated by the model and calculated using data from the DECIPHER database. Conclusions and Relevance: Models trained on nonpathogenic deletions in the general population reliably estimate the effect size of pathogenic deletions and suggest omnigenic associations of haploinsufficiency with IQ. This represents a new framework to study variants too rare to perform individual association studies and can help estimate the cognitive effect of undocumented deletions in the neurodevelopmental clinic.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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