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Enregistrement W3016486214 · doi:10.1101/2020.04.15.20056531

Neuropsychiatric copy number variants exert shared effects on human brain structure

2020· preprint· en· W3016486214 sur OpenAlexafffund
Claudia Modenato, Kuldeep Kumar, Clara Moreau, Sandra Martin‐Brevet, Guillaume Huguet, Catherine Schramm, Martineau Jean‐Louis, Charles-Olivier Martin, Nadine Younis, Petra Tamer, Élise Douard, Fanny Thébault‐Dagher, Valérie Côté, Audrey Charlebois, Florence Deguire, Anne Maillard, Borja Rodríguez‐Herreros, Aurélie Pain, Sonia Richetin, Leila Kushan, Lester Melie‐García, Ana Isabel Silva, Marianne B. M. van den Bree, David E.J. Linden, Michael J. Owen, Jeremy Hall, Sarah Lippé, M. Mallar Chakravarty, Danilo Bzdok, Carrie E. Bearden, Bogdan Draganski, Sébastien Jacquemont

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityUniversité de MontréalMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthInstitut de Valorisation des DonnéesCentre Hospitalier Universitaire VaudoisNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungCanada First Research Excellence FundSimons Foundation Autism Research InitiativeSimons FoundationHealth and Care Research WalesWellcome TrustFondation Brain CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchCanadian Institutes of Health ResearchCompute CanadaNational Science Foundation
Mots-clésCopy-number variationSchizophrenia (object-oriented programming)NeuroimagingAutismBiobankNeuroscienceVoxelPsychologyGeneticsBiologyMedicinePsychiatryGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Copy Number Variants (CNVs) associated with autism and schizophrenia have large effects on brain anatomy. Yet, neuroimaging studies have been conducted one mutation at a time. We hypothesize that neuropsychiatric CNVs may exert general effects on brain morphometry because they confer risk for overlapping psychiatric conditions. Methods We analyzed T1-weighted MRIs and characterized shared patterns on brain anatomy across 8 neuropsychiatric CNVs. Clinically ascertained samples included 1q21.1 (n=48), 16p11.2 (n=156), or 22q11.2 (n=96) and 331 non-carriers. Non-clinically ascertained samples from the UK Biobank included 1q21.1 (n=19), 16p11.2 (n=8), 22q11.2 (n=9), 15q11.2 (n=148) and 965 non-carriers. Canonical correlation analysis (CCA) and univariate models were used to interrogate brain morphometry changes across 8 CNVs. Results Eight CNVs affect regional brain volumes along two main gene-morphometry dimensions identified by CCA. While fronto-temporal regions contributed to dimension 1, dimension 2 was driven by subcortical, parietal and occipital regions. Consistently, voxel-wise whole-brain analyses identified the same regions involved in patterns of alteration present across the 4 deletions and duplications. These neuroanatomical patterns are similar to those observed in cross-psychiatric disorder meta-analyses. Deletions and duplications at all 4 loci show mirror effects at either the global and/or the regional level. Conclusion Neuropsychiatric CNVs share neuroanatomical signatures characterized by a parsimonious set of brain dimensions. The latter may underlie the risk conferred by CNVs for a similar spectrum of neuropsychiatric conditions.

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)0,004
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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