Facing the Methodological Challenge in Dissecting the Genetics of ADHD: A Case for Deep Phenotyping and Heterogeneity Reduction.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aetiology of ADHD is complex, with genetic and environmental factors both implicated in the disorder. The most recent ADHD genome-wide association study identified 12 loci that showed significant association with the disorder. However, as highlighted by the authors, these loci "only capture a tiny fraction" of the risk for ADHD. It has been suggested that it may be important to disentangle: (1) the clinical complexity of the disorder, and (2) the complex interaction between genetic and environmental factors, in order to better dissect the aetiology of the disorder. METHOD: We have conducted a clinically-relevant Pharmaco-Behavioural Genetic study in a large group of children with ADHD (~850 families) over the last 15 years. The study includes detailed evaluation of quantitative behavioural and neuropsychological phenotypes, as well as short-term response of these phenotypes to treatment with a fixed dose of methylphenidate (0.5mg/kg in a b.i.d. dose). Specific genetic markers and environmental factors were examined for their association with these dimensions. RESULTS: Here we present results that highlight the importance of examining genetic association with quantitative traits, including those constructs having relevance to Research Domain Criteria (RDoC). Further, we demonstrate that by conducting association analysis in groups of children stratified based on exposure to key environmental exposure (maternal smoking or stress during pregnancy), we are able to increase the sensitivity for finding genes involved in the disorder. CONCLUSION: These results suggest that deep phenotyping and heterogeneity reduction may be imperative in order to uncover the "missing heritability" of the disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,304 | 0,577 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».