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Enregistrement W2795128719 · doi:10.1016/j.biopsych.2018.02.1176

Quantifying the Effects of 16p11.2 Copy Number Variants on Brain Structure: A Multisite Genetic-First Study

2018· article· en· W2795128719 sur OpenAlexafffund
Sandra Martin-Brevet, Borja Rodríguez‐Herreros, Jared A. Nielsen, Clara Moreau, Claudia Modenato, Anne Maillard, Aurélie Pain, Sonia Richetin, Aia Elise Jønch, Abid Qureshi, Nicole R. Zürcher, Philippe Conus, Marie‐Claude Addor, Joris Andrieux, Benoı̂t Arveiler, Geneviève Baujat, Frédérique Sloan‐Béna, Marco Belfiore, Dominique Bonneau, Sonia Bouquillon, Odile Boute, Alfredo Brusco, Tiffany Busa, Jean‐Hubert Caberg, Dominique Campion, Vanessa Colombert, Marie‐Pierre Cordier, Albert David, François‐Guillaume Debray, Marie‐Ange Delrue, Martine Doco‐Fenzy, Ulrike Dunkhase‐Heinl, Patrick Edery, Christina Fagerberg, Laurence Faivre, Francesca Forzano, David Geneviève, Marion Gérard, Daniela Giachino, Agnès Guichet, Olivier Guillin, Delphine Héron, Bertrand Isidor, Aurélia Jacquette, Sylvie Jaillard, Hubert Journel, Boris Keren, Didier Lacombe, Sébastien Lebon, Cédric Le Caignec, M. Lemaître, James Lespinasse, Michèle Mathieu-Dramart, Sandra Mercier, Cyril Mignot, Chantal Missirian, Florence Petit, Kristina P. Sørensen, Lucile Pinson, Ghislaine Plessis, Fabienne Prieur, Caroline Rooryck, Massimiliano Rossi, Damien Sanlaville, Britta Schlott Kristiansen, Caroline Schluth‐Bolard, Marianne Till, Mieke M. van Haelst, Lionel Van Maldergem, Hanalore Alupay, Benjamin Aaronson, Sean Ackerman, Katy Ankenman, Ayesha Anwar, Constance Atwell, Alexandra Bowe, Arthur L. Beaudet, Marta Benedetti, Jessica Berg, Jeffrey Berman, Leandra N. Berry, Audrey Bibb, Lisa Blaskey, Jonathan Brennan, Christie M. Brewton, Randy L. Buckner, Polina Bukshpun, Jordan Burko, Phil Cali, Bettina M. Cerban, Yi-Shin Chang, Maxwell Cheong, Vivian Chow, Zili D. Chu, Darina Chudnovskaya, Lauren Cornew, Corby L. Dale, John Dell, Allison G. Dempsey, Trent D. DesChamps, Rachel K. Earl, J. Christopher Edgar, Jenna Elgin, Jennifer Olson, Yolanda L. Evans, Anne Findlay, Gerald D. Fischbach, C. Joseph Fisk, Brieana Fregeau, Bill Gaetz, Leah Gaetz, Silvia Garza, Jennifer Gerdts, Orit A. Glenn, Sarah E. Gobuty, Rachel Golembski, Marion Greenup, Kory Heiken, Katherine Hines, Leighton B. Hinkley, Frank I. Jackson, Julian Jenkins, Rita J. Jeremy, Kelly S. Johnson, Stephen M. Kanne, Sudha Kilaru Kessler, Sarah Y. Khan, Matthew Ku, Emily S. Kuschner, Anna L. Laakman, Peter Lam, Morgan W. Lasala, Hana Lee, Kevin LaGuerre, Susan E. Levy, Alyss Lian Cavanagh, Ashlie V. Llorens, Katherine L. Campe, Tracy Luks, Elysa J. Marco, S Martin, Alastair J. Martin, Gabriela Marzano, Christina Masson, Kathleen E. McGovern, Rebecca McNally Keehn, David T. Miller, Fiona K. Miller, Timothy Moss, Rebecca Murray, Srikantan S. Nagarajan, Kerri P. Nowell, Julia P. Owen, Andrea M. Paal, Alan Packer, Patricia Z. Page, Brianna M. Paul, Alana Peters, Danica Peterson, Annapurna Poduri, Nicholas J. Pojman, Ken Porche, Monica B. Proud, Saba Qasmieh, Melissa B. Ramocki, Beau Reilly, Timothy P. L. Roberts, Dennis Shaw, Tuhin Sinha, Bethanny Smith‐Packard, Anne Gallagher, Vivek Swarnakar, Tony Thieu, Christina Triantafallou, Roger Vaughan, Mari Wakahiro, Arianne S. Wallace, Tracey Ward, Julia Wenegrat, Anne Wolken, Wendy K. Chung, Elliott H. Sherr, John E. Spiro, Ferath Kherif, J. Beckmann, Nouchine Hadjikhani, Alexandre Reymond, Bogdan Draganski, Sébastien Jacquemont

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeNational Centre of Competence in Research RoboticsFondation Roger de SpoelberchCanada Research ChairsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Centres of Competence in Research SwissMAPSimons Foundation Autism Research InitiativeFondation Jean-Louis LévesqueInstitute for Quantitative Social Science, Harvard UniversityParkinsonfondenHarvard UniversitySimons FoundationNational Science FoundationCompute CanadaEuropean CommissionPartridge Foundation
Mots-clésCopy-number variationGeneticsBiologyGenetic variantsPsychologyGeneGenotypeGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: 16p11.2 breakpoint 4 to 5 copy number variants (CNVs) increase the risk for developing autism spectrum disorder, schizophrenia, and language and cognitive impairment. In this multisite study, we aimed to quantify the effect of 16p11.2 CNVs on brain structure. METHODS: Using voxel- and surface-based brain morphometric methods, we analyzed structural magnetic resonance imaging collected at seven sites from 78 individuals with a deletion, 71 individuals with a duplication, and 212 individuals without a CNV. RESULTS: Beyond the 16p11.2-related mirror effect on global brain morphometry, we observe regional mirror differences in the insula (deletion > control > duplication). Other regions are preferentially affected by either the deletion or the duplication: the calcarine cortex and transverse temporal gyrus (deletion > control; Cohen's d > 1), the superior and middle temporal gyri (deletion < control; Cohen's d < -1), and the caudate and hippocampus (control > duplication; -0.5 > Cohen's d > -1). Measures of cognition, language, and social responsiveness and the presence of psychiatric diagnoses do not influence these results. CONCLUSIONS: The global and regional effects on brain morphometry due to 16p11.2 CNVs generalize across site, computational method, age, and sex. Effect sizes on neuroimaging and cognitive traits are comparable. Findings partially overlap with results of meta-analyses performed across psychiatric disorders. However, the lack of correlation between morphometric and clinical measures suggests that CNV-associated brain changes contribute to clinical manifestations but require additional factors for the development of the disorder. These findings highlight the power of genetic risk factors as a complement to studying groups defined by behavioral criteria.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations91
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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