A novel data-driven approach reveals gene networks and biological processes underlying autism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Developments in gene-hunting techniques identified several ASD associated genes. The considerable significance of cluster analysis associated with gene network studies has led to reveal many disrupted key pathways in ASD, even if its genetic underpinnings remain a challenging task. This study aims to determine, through a novel data-driven approach, how networks of mutated genes impact biological processes underlying autism. Methods: We analyzed the VariCarta dataset, which presents more than 200,000 genomic variant events collected from 13,069 people with ASD. Firstly, we created a whole-genome and an exome sequencing subset. Then, for each subset we compared pairwise patients of each group to build “patient similarity matrices”. Hierarchical-agglomerative-clustering and heatmap were performed to identify clusters of patients with common occurrences of gene networks within these matrices. The subsequent enrichment analysis (EA) highlighted biological processes that might be impacted by the mutated genes of each subgroup. Results: Considering the whole-genome matrix, we identified three main genetic clusters of ASD patients, each one characterized by a network of shared genetic variants. We isolated 11,609 genetic variants shared by at least two subjects in each cluster; 4,187 of these variants (36.1%) were common to the three clusters. Only 331 patients (2.5%) shared none or very few mutated genes with anyone else. The EA highlighted common or cluster-specific biological processes related to the variants. Most of the common abnormal processes were involved in neuron projections guidance and morphogenesis, cell junctions and synapse assembly. Exome sequencing alone was not effectual in identifying ASD subgroups. Limitations: Caution is warranted when interpreting our results, as we did not compare them with a control group and did not verify if the identified subgroups where actually associated with different phenotypes. Future work will have to ascertain the strength and reproducibility of these results. Conclusions: Itemizing not just single mutated genes, but also gene networks and specific biological processes that characterize different ASD subpopulations might allow to better understand which networks of genetic variants play a major role in the etiopathology of ASD. The proposed methodology may represent a novel approach to help disentangle ASD complexity and an instrument to boost more focused genotype-phenotype studies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».