MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2982381555 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2019.3779

Association of Copy Number Variation of the 15q11.2 BP1-BP2 Region With Cortical and Subcortical Morphology and Cognition

2019· article· en· W2982381555 sur OpenAlexafffund
Dennis van der Meer, Ida E. Sønderby, Tobias Kaufmann, G. Bragi Walters, Abdel Abdellaoui, David Ames, Katrin Amunts, Micael Andersson, Nicola J. Armstrong, Manon Bernard, Nicholas B. Blackburn, John Blangero, Dorret I. Boomsma, Henry Brodaty, Rachel M. Brouwer, Robin Bülow, Wiepke Cahn, Vince D. Calhoun, Svenja Caspers, Gianpiero L. Cavalleri, Christopher R. K. Ching, Sven Cichon, Simone Ciufolini, Aiden Corvin, Benedicto Crespo‐Facorro, Joanne E. Curran, Shareefa Dalvie, Paola Dazzan, Eco J. C. de Geus, Greig I. de Zubicaray, Sonja M. C. de Zwarte, Norman Delanty, Anouk den Braber, Sylvane Desrivières, Marta Di Forti, Joanne Doherty, Gary Donohoe, Stefan Ehrlich, Else Eising, Thomas Espeseth, Simon E. Fisher, Tormod Fladby, Oleksandr Frei, Vincent Frouin, Masaki Fukunaga, Thomas Gareau, David C. Glahn, Hans J. Grabe, Nynke A. Groenewold, Ómar Gústafsson, Jan Haavik, Asta K. Håberg, Ryota Hashimoto, Jayne Y. Hehir‐Kwa, Derrek P. Hibar, Manon H. J. Hillegers, Per Hoffmann, Laurena Holleran, Jouke‐Jan Hottenga, Hilleke E. Hulshoff Pol, Masashi Ikeda, Sébastien Jacquemont, Neda Jahanshad, Christiane Jockwitz, Stefan Johansson, Erik G. Jönsson, Masataka Kikuchi, Emma E. M. Knowles, John B. Kwok, Stéphanie Le Hellard, David E.J. Linden, Jingyu Liu, Arvid Lundervold, Astri J. Lundervold, Nicholas G. Martin, Karen A. Mather, Samuel R. Mathias, Katie L. McMahon, Allan F. McRae, Sarah E. Medland, Torgeir Moberget, Clara Moreau, Derek W. Morris, Thomas W. Mühleisen, Robin Murray, Jan Egil Nordvik, Lars Nyberg, Loes M. Olde Loohuis, Roel A. Ophoff, Michael J. Owen, Tomáš Paus, Zdenka Pausová, Juan M. Peralta, Carlos Alberto Vanegas Prieto, Erin Burke Quinlan, Céline S. Reinbold, Tiago Reis Marques, James Rucker, Perminder S. Sachdev, Sigrid Botne Sando, Peter R. Schofield, Andrew J. Schork, Günter Schumann, Jean Shin, Elena Shumskaya, Ana Isabel Silva, Sanjay M. Sisodiya, Vidar M. Steen, Dan J. Stein, Lachlan T. Strike, Christian K. Tamnes, Alexander Teumer, Anbupalam Thalamuthu, Diana Tordesillas‐Gutiérrez, Anne Uhlmann, Magnús Ö. Úlfarsson, Dennis van ‘t Ent, Marianne B. M. van den Bree, Evangelos Vassos, Wei Wen, Katharina Wittfeld, Margaret J. Wright, Tetyana Zayats, Anders M. Dale, Srdjan Djurovic, Ingrid Agartz, Lars T. Westlye, Hreinn Stefánsson, Kāri Stefánsson, Paul M. Thompson, Ole A. Andreassen

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of TorontoUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute for Physiological SciencesNational Institute on AgingSchool of Psychology, Cardiff UniversityNational Institute of Mental HealthHelse Sør-Øst RHFNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, Los AngelesStiftelsen Kristian Gerhard JebsenNational Institutes of HealthHaukeland UniversitetssjukehusFujita Health UniversityCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalRadboud UniversiteitRWTH Aachen UniversityRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnUniversity of Cape TownCommissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies AlternativesInstitute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King’s College LondonUniversité Paris-SaclayH. Lundbeck A/SCardiff UniversityAkershus UniversitetssykehusDeutsches Zentrum für Neurodegenerative ErkrankungenNational Center of Neurology and PsychiatryUniversitetet i BergenAstellas PharmaVincent Fairfax Family FoundationTechnische Universität DresdenNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringAmsterdam NeuroscienceNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionZonMwQueensland University of TechnologyFondation Brain CanadaGenentechEuropean CommissionNational Institute for Health and Care ResearchKing's College LondonUniversitetet i OsloNorges ForskningsrådAmsterdam University Medical CentersTrinity College DublinNational University of IrelandUniversity of OxfordNeuroscience Research AustraliaUniversity of Southern CaliforniaMax Planck Instituut voor PsycholinguïstiekWellcome TrustRoyal College of Surgeons in IrelandNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetScience Foundation IrelandUniversität BaselMedical Research CouncilUniversity of GalwayBiogen
Mots-clésCopy-number variationCohortNeuroimagingCognitionPopulationBrain sizeEffects of sleep deprivation on cognitive performanceBrain morphometryGene duplicationPsychologyMagnetic resonance imagingGeneticsMedicineNeuroscienceInternal medicineBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Recurrent microdeletions and duplications in the genomic region 15q11.2 between breakpoints 1 (BP1) and 2 (BP2) are associated with neurodevelopmental disorders. These structural variants are present in 0.5% to 1.0% of the population, making 15q11.2 BP1-BP2 the site of the most prevalent known pathogenic copy number variation (CNV). It is unknown to what extent this CNV influences brain structure and affects cognitive abilities. Objective: To determine the association of the 15q11.2 BP1-BP2 deletion and duplication CNVs with cortical and subcortical brain morphology and cognitive task performance. Design, Setting, and Participants: In this genetic association study, T1-weighted brain magnetic resonance imaging were combined with genetic data from the ENIGMA-CNV consortium and the UK Biobank, with a replication cohort from Iceland. In total, 203 deletion carriers, 45 247 noncarriers, and 306 duplication carriers were included. Data were collected from August 2015 to April 2019, and data were analyzed from September 2018 to September 2019. Main Outcomes and Measures: The associations of the CNV with global and regional measures of surface area and cortical thickness as well as subcortical volumes were investigated, correcting for age, age2, sex, scanner, and intracranial volume. Additionally, measures of cognitive ability were analyzed in the full UK Biobank cohort. Results: Of 45 756 included individuals, the mean (SD) age was 55.8 (18.3) years, and 23 754 (51.9%) were female. Compared with noncarriers, deletion carriers had a lower surface area (Cohen d = -0.41; SE, 0.08; P = 4.9 × 10-8), thicker cortex (Cohen d = 0.36; SE, 0.07; P = 1.3 × 10-7), and a smaller nucleus accumbens (Cohen d = -0.27; SE, 0.07; P = 7.3 × 10-5). There was also a significant negative dose response on cortical thickness (β = -0.24; SE, 0.05; P = 6.8 × 10-7). Regional cortical analyses showed a localization of the effects to the frontal, cingulate, and parietal lobes. Further, cognitive ability was lower for deletion carriers compared with noncarriers on 5 of 7 tasks. Conclusions and Relevance: These findings, from the largest CNV neuroimaging study to date, provide evidence that 15q11.2 BP1-BP2 structural variation is associated with brain morphology and cognition, with deletion carriers being particularly affected. The pattern of results fits with known molecular functions of genes in the 15q11.2 BP1-BP2 region and suggests involvement of these genes in neuronal plasticity. These neurobiological effects likely contribute to the association of this CNV with neurodevelopmental disorders.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations93
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA PsychiatryMême sujetGenomic variations and chromosomal abnormalitiesTravaux en français237 207