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Enregistrement W2921940186 · doi:10.1101/570655

Altered structural brain asymmetry in autism spectrum disorder: large-scale analysis via the ENIGMA Consortium

2019· preprint· en· W2921940186 sur OpenAlexafffund
Merel C. Postema, Daan van Rooij, Evdokia Anagnostou, Celso Arango, Guillaume Auzias, Marlene Behrmann, Geraldo F. Busatto, Sara Calderoni, Rossa Calvo, Eileen Daly, Christine Deruelle, Adriana Di Martino, Ilan Dinstein, Fábio Duran, Sarah Durston, Christine Ecker, Stefan Ehrlich, Damien A. Fair, Jennifer Fedor, Xin Feng, Jackie Fitzgerald, Dorothea L. Floris, Christine M. Freitag, Louise Gallagher, David C. Glahn, Ilaria Gori, Shlomi Haar, Liesbeth Hoekstra, Neda Jahanshad, Maria Jalbrzikowski, Joost Janssen, Joseph A. King, Luisa L Zaro, Jason P. Lerch, Beatríz Luna, Maurício Möller Martinho, Jane McGrath, Sarah E. Medland, Filippo Muratori, Clodagh M. Murphy, Declan Murphy, Kirsten O’Hearn, Bob Oranje, Mara Parellada, Olga Puig, Alessandra Retico, Pedro Rosa‐Neto, Katya Rubia, Devon Shook, Margot J. Taylor, Michela Tosetti, Gregory L. Wallace, Fengfeng Zhou, Paul M. Thompson, Simon E. Fisher, Jan K. Buitelaar, Clyde Francks

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthInnovative Medicines InitiativeMax-Planck-GesellschaftEuropean CommissionEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsOntario Brain Institute
Mots-clésAutism spectrum disorderBrain asymmetryOrbitofrontal cortexNeuroimagingAsymmetryPsychologyAutismNeuroscienceBrain sizeAudiologyMagnetic resonance imagingLateralization of brain functionMedicineDevelopmental psychologyCognitionPrefrontal cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Left-right asymmetry is an important organizing feature of the healthy brain. Various studies have reported altered structural brain asymmetry in autism spectrum disorder (ASD). However, findings have been inconsistent, likely due to limited sample sizes and low statistical power. Methods We investigated 1,774 subjects with ASD and 1,809 controls, from 54 datasets, for differences in the asymmetry of thickness and surface area of 34 cerebral cortical regions. We also examined global hemispheric measures of cortical thickness and area asymmetry, and volumetric asymmetries of subcortical structures. Data were obtained via the ASD Working Group of the ENIGMA (Enhancing NeuroImaging Genetics through Meta-Analysis) consortium. T1-weighted MRI data were processed with a single protocol using FreeSurfer and the Desikan-Killiany atlas. Results ASD was significantly associated with reduced leftward asymmetry of total hemispheric average cortical thickness, compared to controls. Eight regional thickness asymmetries, distributed over the cortex, also showed significant associations with diagnosis after correction for multiple comparisons, for which asymmetry was again generally lower in ASD versus controls. In addition, the medial orbitofrontal surface area was less rightward asymmetric in ASD than controls, and the putamen volume was more leftward asymmetric in ASD than controls. The largest effect size had Cohen’s d = 0.15. Most effects did not depend on age, sex, IQ, or disorder severity. Conclusion Altered lateralized neurodevelopment is suggested in ASD, affecting widespread cortical regions with diverse functions. Large-scale analysis was necessary to reliably detect, and accurately describe, subtle alterations of structural brain asymmetry in this disorder.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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