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Enregistrement W3135592076 · doi:10.82308/38024

Genetic risk factors of childhood onset schizophrenia

2017· article· en· W3135592076 sur OpenAlexfundno aff
Amirthagowri Ambalavanan

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schizophrenia is a severe psychiatric disorder that affects approximately 1% of the general population. Childhood Onset Schizophrenia (COS) is a rare form of schizophrenia diagnosed during childhood (i.e. 6 to 13 years of age). The signs and symptoms of this early form of schizophrenia are continuous with those observed for adult schizophrenia and as such they equally impair the ability of those who are affected. Relatives who are genetically closer to a schizophrenic patient are more likely to develop the disorder themselves, and there is considerable interest in specific genetic mechanisms involved in its transmission. To this day the number of studies that examined the genetic risk associated to COS remains limited and only a few of those studies were focused on the identification of causative genes. With the advent of high-throughput sequencing instruments and whole exome capture arrays, genetic studies of schizophrenia recently tested the implication of de novo variants (variant not inherited from one of the two parents). The first chapter of this thesis describes an investigation of de novo variants across the entire coding regions (whole exome) of individuals diagnosed with COS. Our results showed such COS cases appear to present an increased number of missense variants that are predicted to have deleterious impact suggesting that de novo variants could represent an important aspect of the genetic architecture that underlies the development of COS. The following chapter describes a reexamination of the same whole exome sequencing (WES) data to identify inherited recessive variants. This analysis revealed an enrichment of disease related variants across the X-linked genes of male patients. Interestingly, human brain transcriptome data derived from the general population shows those X-linked genes are highly expressed in the brain. Overall these results represent the first published reports linking COS to single nucleotide variants identified using a tandem high throughput sequencing and genome wide approach (exome). The genes identified in our two studies represent a list of potential genetic risk factors linked to COS, which in turn provide clues about the pathogenicity of this complex disorder.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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