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Enregistrement W2989406449 · doi:10.1101/829101

Oligogenic rare variant contributions in schizophrenia and their convergence with genes harbouring <i>de novo</i> mutations in schizophrenia, autism and intellectual disability: Evidence from multiplex families

2019· preprint· en· W2989406449 sur OpenAlexaff
Jibin John, Prachi Kukshal, Triptish Bhatia, Ricardo Harripaul, Vishwajit L. Nimgaonkar, S.N. Deshpande, B.K. Thelma

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesFogarty International CenterGoddard Space Flight CenterUniversity of DelhiNational Institute of Mental HealthDeakin University
Mots-clésGeneticsBiologySchizophrenia (object-oriented programming)GeneAutismGenetic heterogeneityExome sequencingIntellectual disabilityDiseaseMutationNeurodevelopmental disorderPhenotypePsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clinical and genetic heterogeneity has been documented extensively in schizophrenia, a common behavioural disorder with heritability estimates of about 80%. Common and rare de novo variant based studies have provided notable evidence for the likely involvement of a range of pathways including glutamatergic, synaptic signalling and neurodevelopment. To complement these studies, we sequenced exomes of 11 multimember affected schizophrenia families from India. Variant prioritisation performed based on their rarity (MAF <0.01), shared presence among the affected individuals in the respective families and predicted deleterious nature, yielded a total of 785 inherited rare protein sequence altering variants in 743 genes among the 11 families. These showed an enrichment of genes involved in the extracellular matrix and cytoskeleton components, synaptic and neuron related ontologies and neurodevelopmental pathways, consistent with major etiological hypotheses. We also noted an overrepresentation of genes from previously reported gene sets with de novo protein sequence altering variants in schizophrenia, autism, intellectual disability; FMRP target and loss of function intolerant genes. Furthermore, a minimum of five genes known to manifest behavioural/neurological and nervous system abnormalities in rodent models had deleterious variants in them shared among all affected individuals in each of the families. Majority of such variants segregated within and not across families providing strong suggestive evidence for the genetically heterogeneous nature of disease. More importantly, study findings unequivocally support the classical paradigm of cumulative contribution of multiple genes, notably with an apparent threshold effect for disease manifestation and offer a likely explanation for the unclear mode of inheritance in familial 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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