Synaptic processes and immune-related pathways implicated in Tourette syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Tourette syndrome (TS) is a neuropsychiatric disorder of complex genetic architecture involving multiple interacting genes. Here, we sought to elucidate the pathways that underlie the neurobiology of the disorder through genome-wide analysis. We analyzed genome-wide genotypic data of 3581 individuals with TS and 7682 ancestry-matched controls and investigated associations of TS with sets of genes that are expressed in particular cell types and operate in specific neuronal and glial functions. We employed a self-contained, set-based association method (SBA) as well as a competitive gene set method (MAGMA) using individual-level genotype data to perform a comprehensive investigation of the biological background of TS. Our SBA analysis identified three significant gene sets after Bonferroni correction, implicating ligand-gated ion channel signaling, lymphocytic, and cell adhesion and transsynaptic signaling processes. MAGMA analysis further supported the involvement of the cell adhesion and trans-synaptic signaling gene set. The lymphocytic gene set was driven by variants in FLT3, raising an intriguing hypothesis for the involvement of a neuroinflammatory element in TS pathogenesis. The indications of involvement of ligand-gated ion channel signaling reinforce the role of GABA in TS, while the association of cell adhesion and trans-synaptic signaling gene set provides additional support for the role of adhesion molecules in neuropsychiatric disorders. This study reinforces previous findings but also provides new insights into the neurobiology of TS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».