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Enregistrement W2935896553 · doi:10.3389/fgene.2019.00389

Interrogating the Evolutionary Paradox of Schizophrenia: A Novel Framework and Evidence Supporting Recent Negative Selection of Schizophrenia Risk Alleles

2019· article· en· W2935896553 sur OpenAlexaff
Chenxing Liu, Ian Everall, Christos Pantelis, Chad Bousman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Alliance for Research on Schizophrenia and Depression
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Selection (genetic algorithm)AlleleBiologyEvolutionary biologyGeneticsNegative selectionComputational biologyComputer sciencePsychologyPsychiatryArtificial intelligenceGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schizophrenia is a psychiatric disorder with a worldwide prevalence of ∼1%. The high heritability and reduced fertility among schizophrenia patients have raised an evolutionary paradox: why has negative selection not eliminated schizophrenia associated alleles during evolution? To address this question, we examined evolutionary markers, known as modern-human-specific (MD) sites and archaic-human-specific sites, using existing genome-wide association study (GWAS) data from 34,241 individuals with schizophrenia and 45,604 healthy controls included in the Psychiatric Genomics Consortium (PGC). By testing the distribution of schizophrenia single nucleotide polymorphisms (SNPs) with risk and protective effects in the human-specific sites, we observed a negative selection of risk alleles for schizophrenia in modern humans relative to archaic humans (e.g., Neanderthal and Denisovans). Such findings indicate that risk alleles of schizophrenia have been gradually removed from the modern human genome due to negative selection pressure. This novel evidence contributes to our understanding of the genetic origins of schizophrenia.

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 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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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