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Enregistrement W3044742024 · doi:10.1101/2020.07.27.223545

Enhanced Brain Imaging Genetics in UK Biobank

2020· preprint· en· W3044742024 sur OpenAlexafffund
Stephen M. Smith, Gwenaëlle Douaud, Winfield Chen, Taylor Hanayik, Fidel Alfaro‐Almagro, Kevin Sharp, Lloyd T. Elliott

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensActuaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNIHR Oxford Biomedical Research CentreWestern Canada Research GridMedical Research CouncilBiomedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWellcome Trust
Mots-clésBiobankGenome-wide association studyPhenotypeBiologyGeneticsNeuroimagingNeuroscienceEvolutionary biologySingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract UK Biobank is a major prospective epidemiological study that is carrying out detailed multimodal brain imaging on 100,000 participants, and includes genetics and ongoing health outcomes. As a step forwards in understanding genetic influence on brain structure and function, in 2018 we published genome-wide associations of 3,144 brain imaging-derived phenotypes, with a discovery sample of 8,428 UKB subjects. Here we present a new open resource of GWAS summary statistics, resulting from a greatly expanded set of genetic associations with brain phenotypes, using the 2020 UKB imaging data release of approximately 40,000 subjects. The discovery sample has now almost tripled (22,138), the number of phenotypes increased to 3,935 and the number of genetic variants with MAF≥1% increased to 10 million. For the first time, we include associations on the X chromosome, and several new classes of image derived phenotypes (primarily, more fine-grained subcortical volumes, and cortical grey-white intensity contrast). Previously we had found 148 replicated clusters of associations between genetic variants and imaging phenotypes; here we find 692 replicating clusters of associations, including 12 on the X chromosome. We describe some of the newly found associations, focussing particularly on the X chromosome and autosomal associations involving the new classes of image derived phenotypes. Our novel associations implicate pathways involved in the rare X-linked syndrome STAR (syndactyly, telecanthus and anogenital and renal malformations), Alzheimer’s disease and mitochondrial disorders. All summary statistics are openly available for interactive viewing and download on the “BIG40” open web server.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,031

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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