Identification of shared and differentiating genetic risk for autism spectrum disorder, attention deficit hyperactivity disorder and case subgroups
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) and autism spectrum disorder (ASD) are highly heritable neurodevelopmental disorders with a considerable overlap in their genetic etiology. We dissected their shared and distinct genetic architecture by cross-disorder analyses of large data sets, including samples with information on comorbid diagnoses. We identified seven loci shared by the disorders and the first five genome-wide significant loci differentiating the disorders. All five differentiating loci showed opposite allelic directions in the two disorders separately as well as significant associations with variation in other traits e.g. educational attainment, items of neuroticism and regional brain volume. Integration with brain transcriptome data identified and prioritized several significantly associated genes. Genetic correlation of the shared liability across ASD-ADHD was strong for other psychiatric phenotypes while the ASD-ADHD differentiating liability correlated most strongly with cognitive traits. Polygenic score analyses revealed that individuals diagnosed with both ASD and ADHD are double-burdened with genetic risk for both disorders and show distinctive patterns of genetic association with other traits when compared to the ASD-only and ADHD-only subgroups. The results provide novel insights into the biological foundation for developing just one or both of the disorders and for driving the psychopathology discriminatively towards either ADHD or ASD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».