Faculty Opinions recommendation of Transcriptomic analysis of autistic brain reveals convergent molecular pathology.
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is a common, highly heritable neuro-developmental condition characterized by marked genetic heterogeneity [1][2][3] .Thus, a fundamental question is whether autism represents an etiologically heterogeneous disorder in which the myriad genetic or environmental risk factors perturb common underlying molecular pathways in the brain 4 .Here, we demonstrate consistent differences in transcriptome organization between autistic and normal brain by gene coexpression network analysis.Remarkably, regional patterns of gene expression that typically distinguish frontal and temporal cortex are significantly attenuated in the ASD brain, suggesting abnormalities in cortical patterning.We further identify discrete modules of co-expressed genes associated with autism: a neuronal module enriched for known autism susceptibility genes, including the neuronal specific splicing factor A2BP1/FOX1, and a module enriched for immune genes and glial markers.Using high-throughput RNA-sequencing we demonstrate dysregulated splicing of A2BP1-dependent alternative exons in ASD brain.Moreover, using a published autism GWAS dataset, we show that the neuronal module is enriched for genetically associated variants, providing independent support for the causal involvement of these genes in autism.In contrast, the immune-glial module showed no enrichment for autism GWAS signals, indicating a non-genetic etiology for this process.Collectively, our results provide strong evidence for convergent Users may view, print, copy, download and text and data-mine the content in such documents, for the purposes of academic research, subject always to the full Conditions of use: http://www.nature.com/
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,746 | 0,518 |
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 ».