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Enregistrement W2794998801 · doi:10.1093/schbul/sby018.978

S191. INVESTIGATION OF THE PREVALENCE OF COPY NUMBER VARIANT SYNDROMES IN A LARGE SCHIZOPHRENIA COHORT

2018· article· en· W2794998801 sur OpenAlexaffabout
Venuja Sriretnakumar, Clement C. Zai, James L. Kennedy, Joyce So

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensUniversity Health NetworkCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopy-number variationSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatrySNP arrayMedicineCohortPsychosisGeneticsBioinformaticsBiologyGenomeGeneSingle-nucleotide polymorphismInternal medicineGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many rare genetic syndromes are known to phenotypically manifest with psychiatric symptoms that can be indistinguishable from primary psychiatric disorders. While the majority of ongoing research in psychiatric genetics has been dedicated to the identification and characterization of genes involved in primary psychiatric disorders, there has been a lack of research to determine the extent to which rare genetic variants contribute to the overall psychiatric disease load. In our study, we aim to investigate the prevalence of clinically well-characterized pathogenic copy number variant (CNV) syndromes that are associated with neuropsychiatric phenotypes in a large schizophrenia patient cohort. DNA from 348 schizophrenia patients recruited at the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) (Toronto, Canada) was run on the Affymetrix SNP Array 6. 0. CNVs were called using two algorithms (Canary Software and PennCNV) for deletions >200 kb and duplications >500 kb. CNVs called by both algorithms were included in further analysis. All CNVs were individually assessed to determine overlap with known, clinically well-characterized CNV syndromes with the use of the UCSC Genome Browser, DECIPHER GRCh37, and GeneReviews® databases. A total of 861 deletions and 171 duplications were called on 348 schizophrenia patients. In-depth analysis revealed a total of 16 schizophrenia patients with significant deletions. Microdeletions associated with known syndromes that were identified include: 16p11.2-p12.2 (n=1), 16p13.11 (n=3), 17p11.2 (n=2), 22q11.2 (n=5), 1p36 (n=4), and 5q35.3 (n=1). Analysis for pathogenic microduplications is ongoing. We observed a greater than expected number of syndromic microdeletions amongst the schizophrenia cohort (16/348, 4.6%), particularly CNVs already hypothesized or known to be associated with neurodevelopmental disorders. Screening for these rare genetic disorders could lead to better understanding of the pathophysiology of psychiatric disorders, as well as the prevalence of these syndromic CNVs within various psychiatric population subtypes. Correctly identifying syndromic CNVs within psychiatric populations can improve patient prognosis. Further analyses will be undertaken to define specific genes contained within the implicated CNV regions to better characterize potential genetic effects on the phenotypic presentation of SCZ patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
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