Risk homozygous haplotype regions for autism identifies population-specific ten genes for numerous pathways
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recessive homozygous haplotype (rHH) mapping is a reliable tool for identifying recessive genes by detecting homozygous segments of identical haplotype structures. These are shared at a higher frequency amongst probands compared to parental controls. Finding out such rHH blocks in autism subjects can help in deciphering the disorder etiology. Objectives The study aims to detect rHH segments of identical haplotype structure shared at a higher frequency in autism subjects than controls to identify recessive genes responsible for autism manifestation. Methods In the present study, 426 unrelated autism genotyped probands with 232 parents (116 trios) were obtained from Gene Expression Omnibus (GEO) Database. Homozygosity mapping analyses have been performed on the samples using standardized algorithms using the Affymetrix GeneChip® 500K SNP Nsp and Sty mapping arrays datasets. Results A total of 38 homozygous haplotype blocks were revealed across sample datasets. Upon downstream analysis, 10 autism genes were identified based on selected autism candidate genes criteria. Further, expressive Quantitative Trait Loci (QTL) analysis of SNPs revealed various binding sites for regulatory proteins BX3, FOS, BACH1, MYC, JUND, MAFK, POU2F2, RBBP5, RUNX3, and SMARCA4 impairing essential autism genes CEP290, KITLG, CHD8, and INS2. Pathways and processes such as adherens junction, dipeptidase activity, and platelet-derived growth factor—vital to autism manifestation were identified with varied protein-protein clustered interactions. Conclusion These findings bring various population clusters with significant rHH genes. It is suggestive of the existence of common but population-specific risk alleles in related autism subjects.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».