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Enregistrement W2969366465 · doi:10.1038/s41525-019-0093-8

Exome sequencing of 457 autism families recruited online provides evidence for autism risk genes

2019· article· en· W2969366465 sur OpenAlexfundno aff
Pamela Feliciano, Xueya Zhou, Irina Astrovskaya, Tychele N. Turner, Tianyun Wang, Leo Brueggeman, Rebecca Barnard, Alexander Hsieh, LeeAnne Green Snyder, Donna M. Muzny, Aniko Sabo, Leonard Abbeduto, John Acampado, Charles F. Albright, Michael Alessandri, David G. Amaral, Alpha Amatya, Robert D. Annett, Ivette Arriaga, Ethan Bahl, Adithya Balasubramanian, Nicole Bardett, Asif Bashar, Arthur L. Beaudet, Landon Beeson, Raphael Bernier, Elizabeth Berry‐Kravis, Stephanie Booker, Stephanie Brewster, Elizabeth Brooks, Martin E. Butler, Eric Butter, Kristen Callahan, Alexies Camba, Nicholas Carriero, Lindsey A. Cartner, Ahmad S. Chatha, Wubin Chin, Renee D. Clark, Cheryl Cohen, Joseph F. Cubells, Mary Hannah Currin, Amy M. Daniels, Lindsey DeMarco, Megan Y. Dennis, Gabriel S. Dichter, Yan Ding, Huyen Dinh, Ryan N. Doan, HarshaVardhan Doddapaneni, Sara Eldred, Christine M. Eng, Craig A. Erickson, Amy Esler, Ali Fatemi, Gregory J. Fischer, I. Fisk, Éric Fombonne, Emily A. Fox, Sunday M. Francis, Sandra Friedman, Swami Ganesan, Michael R. Garrett, Vahid Gazestani, Madeleine R. Geisheker, Jennifer Gerdts, Daniel H. Geschwind, Robin P. Goin‐Kochel, Anthony J. Griswold, Luke P. Grosvenor, Angela Gruber, Amanda C. Gulsrud, Jaclyn Gunderson, Anibal Gutierrez, Melissa N. Hale, Monica Haley, Jacob B. Hall, Kira E. Hamer, Bing Han, Nathan Hanna, Christina Harkins, Nina Harris, Brenda Hauf, Caitlin Hayes, Susan Hepburn, Lynette M. Herbert, Michelle Heyman, Brittani A. Phillips, Susannah Horner, Taobo Hu, Lark Y. Huang-Storms, Hanna Hutter, Dalia Istephanous, Suma Jacob, William B. Jensen, Mark Jones, Michelle Jordy, Aline Juárez, Stephen M. Kanne, Hannah E. Kaplan, Matt Kent, Alex Kitaygorodsky, Tanner Koomar, Viktoriya Korchina, Anthony D. Krentz, Hoa Lam Schneider, Elena Lamarche, Rebecca Landa, Alex Lash, Kiely Law, Noah Lawson, Kevin Layman, Holly Lechniak, Soo J. Lee, Daniel L. Coury, Deana Li, Hai Li, Natasha Lillie, Xiuping Liu, Catherine Lord, Malcolm D. Mallardi, Patricia Manning, Julie Manoharan, Richard P. Marini, Gabriela Marzano, Andrew L. Mason, Emily T. Matthews, James T. McCracken, Alexander P. McKenzie, Zeineen Momin, Michael J. Morrier, Shwetha C. Murali, Vincent J. Myers, Jason Neely, Caitlin Nessner, Amy Nicholson, Kaela O’Brien, Eirene O’Connor, Cesar Ochoa-Lubinoff, Jéssica Orobio, Opal Ousley, Lillian D. Pacheco, Juhi Pandey, Anna Marie Paolicelli, Katherine G. Pawlowski, Karen Pierce, Joseph Piven, Samantha Plate, Marc Popp, Tiziano Pramparo, Lisa M. Prock, Hongjian Qi, Shanping Qiu, Angela L. Rachubinski, Kshitij Rajbhandari, Rishiraj Rana, Rick Remington, Catherine E. Rice, Chris Rigby, B. E. Robertson, Katherine Roeder, Cordelia Robinson Rosenberg, Nicole M. Russo‐Ponsaran, Elizabeth K. Ruzzo, Mustafa Şahin, Andrei Salomatov, Sophia Sandhu, Susan L. Santangelo, Dustin E. Sarver, Jessica Scherr, Robert T. Schultz, Kathryn A. Schweers, Swapnil Shah, Tamim H. Shaikh, Amanda D. Shocklee, Laura Simon, Andrea R. Simon, Vini Singh, Steve A. Skinner, Kaitlin Smith, Christopher J. Smith, Latha Soorya, Aubrie Soucy, Alexandra N. Stephens, Colleen M. Stock, James S. Sutcliffe, Amy Swanson, Maira Tafolla, Nicole Takahashi, Taylor Thomas, Carrie A. Thomas, Samantha Thompson, Jennifer Tjernagel, Bonnie Van Metre, Jeremy Veenstra‐VanderWeele, Brianna M. Vernoia, Jermel Wallace, Corrie H. Walston, Jiayao Wang, Zachary Warren, Lucy Wasserburg, L. Casey White, Sabrina White, Ericka L. Wodka, Simon Xu, Wha S. Yang, Meredith Yinger, Timothy W. Yu, Lan Zang, Hana Zaydens, Haicang Zhang, Haoquan Zhao, Richard A. Gibbs, Evan E. Eichler, Brian J. O’Roak, Jacob J. Michaelson, Natalia Volfovsky, Yufeng Shen, Wendy K. Chung

Notice bibliographique

Revuenpj Genomic Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersCenter for Scientific ReviewNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthDNA GenotekSimons FoundationSimons Foundation Autism Research InitiativeHoward Hughes Medical InstituteAutism SpeaksNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésAutismGenotypingExome sequencingGeneticsAutism spectrum disorderExomeGeneBiologyMedicineBioinformaticsGenotypeMutationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Autism spectrum disorder (ASD) is a genetically heterogeneous condition, caused by a combination of rare de novo and inherited variants as well as common variants in at least several hundred genes. However, significantly larger sample sizes are needed to identify the complete set of genetic risk factors. We conducted a pilot study for SPARK (SPARKForAutism.org) of 457 families with ASD, all consented online. Whole exome sequencing (WES) and genotyping data were generated for each family using DNA from saliva. We identified variants in genes and loci that are clinically recognized causes or significant contributors to ASD in 10.4% of families without previous genetic findings. In addition, we identified variants that are possibly associated with ASD in an additional 3.4% of families. A meta-analysis using the TADA framework at a false discovery rate (FDR) of 0.1 provides statistical support for 26 ASD risk genes. While most of these genes are already known ASD risk genes, BRSK2 has the strongest statistical support and reaches genome-wide significance as a risk gene for ASD ( p -value = 2.3e−06). Future studies leveraging the thousands of individuals with ASD who have enrolled in SPARK are likely to further clarify the genetic risk factors associated with ASD as well as allow accelerate ASD research that incorporates genetic etiology.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations275
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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