MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2949109381 · doi:10.82308/6359

Use of multiple strategies to understand the complex genetic architecture of ADHD

2014· article· en· W2949109381 sur OpenAlexfundno aff
Zia Choudhry

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Alliance for Research on Schizophrenia and Depression
Mots-clésEndophenotypeGenetic architectureAttention deficit hyperactivity disorderCandidate geneSingle-nucleotide polymorphismGenetic associationPregnancyGeneticsAllelePsychologyComorbidityBioinformaticsGenePhenotypeClinical psychologyBiologyPsychiatryGenotypeCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) is a highly prevalent, clinically heterogeneous neurodevelopmental disorder with a complex etiology implicating both genetic and environmental factors. Although it is well accepted that multiple genes are involved in the pathophysiology of ADHD, no genetic risk variants have been identified beyond doubt. In addition, environmental factors, including, maternal smoking and maternal exposure to stress during pregnancy have been consistently associated with this disorder.This thesis will describe multiple genetic strategies that may help reduce the "clinical heterogeneity" and "etiological complexity" of ADHD phenotype facilitating the identification of genetic variants, which may help, in dissecting pathways to the disorder.1. By using the "endophenotypes" approach and selecting COMT gene, which is firmly implicated in the modulation of brain catecholamines, we found a tentative association between Catechol-O-Methyltransferase alleles/haplotypes and the modulation of Executive Functions in ADHD children.2. We used "gene/environment interplay" i.e. stratifying ADHD children based on exposure to maternal smoking during pregnancy and maternal stress during pregnancy and investigated the implication of latrophilin3 gene LPHN3, a candidate gene consistently shown to be involved in ADHD (based on linkage studies, and candidate association studies) in increasing the risk for ADHD. This approach allowed the uncovering of differential associations between single nucleotide polymorphisms (SNPs) within the LPHN3 and a number of endophenotypes in patients according to their exposure to maternal stress during pregnancy.3. "Comorbidity" with obesity was employed as a tool to index a more homogenous subgroup of ADHD children and facilitate the identification of genetic variants implicate in ADHD. Using this scheme, we comprehensively (behaviorally and clinically) characterized children with ADHD in relation to their BMI/weight categories. We showed that, self-regulation deficits, usually hypothesized to mediate obesity in children with ADHD, are not more present in children with ADHD and obesity compared to the non-obese ADHD children. Furthermore, in a group of children not exposed to maternal smoking during pregnancy, we observed a novel association between ADHD pertinent phenotypes and a Fat Mass and Obesity (FTO) gene polymorphism that has been strongly associated to obesity by genome-wide association studies (GWAS). In summary, this research work demonstrates the usefulness of multiple strategies to reduce the clinical heterogeneity and etiological complexity of ADHD which may facilitate identification of genetic risk variants and the interaction of these with environmental factors. This in turn may help in elucidating the pathophysiology of ADHD.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,198 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)→Même sujetAttention Deficit Hyperactivity Disorder→Travaux en français237 207→