Sub-diagnostic effects of genetic variants associated with autism
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT While over a hundred genes are significantly associated with autism, little is known about the prevalence of variants affecting them in the general population. Nor do we fully appreciate the phenotypic diversity beyond the formal autism diagnosis. Using data from more than 13,000 autistic individuals and 210,000 undiagnosed individuals, we provide a gene-level map of the odds ratio for autism associated to rare loss-of-function (LoF) variants in 185 genes robustly associated with autism, alongside 2,492 genes displaying intolerance to LoF variants. In contrast to autism-centric approaches, we investigated the phenotype of undiagnosed individuals heterozygous for such variants and show that they exhibit a decrease in fluid intelligence, qualification level and income, and an increase in material deprivation. These effects were larger for LoFs in autism-associated genes than in other LoF-intolerant genes and appeared largely independent of sex and polygenic scores for autism. Using brain imaging data from 21,049 UK-Biobank individuals, we provide evidence for smaller cortical surface area and volume among carriers of LoFs in genes with high odds ratios for autism. Our gene-level map is a key resource to distinguish genes with high and low odds ratio for autism, and highlights the importance of including quantitative data on both diagnosed and undiagnosed individuals to better delineate the effect of genetic variants beyond the categorical diagnosis. Data are available at https://genetrek.pasteur.fr/ .
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».