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Enregistrement W4220830847 · doi:10.1101/2022.03.23.22272826

Statistical and functional convergence of common and rare variant risk for autism spectrum disorders at chromosome 16p

2022· preprint· en· W4220830847 sur OpenAlexaff
Daniel J. Weiner, Emi Ling, Serkan Erdin, Derek J.C. Tai, Rachita Yadav, Jakob Grove, Jack Fu, Ajay Nadig, Caitlin E. Carey, Nikolas Baya, Jonas Bybjerg‐Grauholm, Sabina Berretta, Evan Z. Macosko, Jonathan Sebat, Luke J. O’Connor, David M. Hougaard, Anders D. Børglum, Michael E. Talkowski, Steve McCarroll, Elise Robinson

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesSimons Foundation Autism Research InitiativeStanley Center for Psychiatric Research, Broad InstituteNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. National Library of MedicineH. Lundbeck A/SSimons FoundationLundbeckfondenNational Institute of Mental HealthAarhus UniversitetNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNovo NordiskNovo Nordisk Fonden
Mots-clésGeneticsBiologyGeneCopy-number variationSingle-nucleotide polymorphismAutism spectrum disorderAutismChromatinGenome-wide association studyChromosomeGenomeComputational biologyGenotypeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The dominant human genetics paradigm for converting association to mechanism (“variant-to-function”) involves iteratively mapping individual associations to specific SNPs and to the proximal genes through which they act. In contrast, here we demonstrate the feasibility of extracting biological insight from a very large (>10Mb) region of the genome, and leverage this approach to derive insight into autism spectrum disorder (ASD). Using a novel statistical framework applied in an unbiased scan of the genome, we identified the 33Mb p-arm of chromosome 16 (16p) as harboring the greatest excess of common polygenic risk for ASD. This region includes the recurrent 16p11.2 copy number variant (CNV) – one of the largest single genetic risk factors for ASD, and whose pathogenic mechanisms are undefined. Analysis of bulk and single-cell RNA-sequencing data from post-mortem human brain samples revealed that common polygenic risk for ASD within 16p associated with decreased average expression of genes throughout this 33-Mb region. Similarly, analysis of isogenic neuronal cell lines with CRISPR/Cas9-mediated deletion of 16p11.2 revealed that the deletion also associated with depressed average gene expression across 16p. The effects of the rare deletion and diffuse common variation were correlated at the level of individual genes. Finally, analysis of chromatin contact patterns by Hi-C revealed patterns which may explain this transcriptional convergence, including elevated contact throughout 16p, and between 16p11.2 and a distal region on 16p (Mb 0-5.2) which showed the greatest gene expression changes in both the common and rare variant analyses. These results demonstrate that elevated 3D chromatin contact may coordinate genetic and transcriptional disease liability across large genomic regions, exemplifying a novel approach for extracting biological insight from genetic association data. As applied to ASD, our analyses highlight the 33Mb p-arm of chromosome 16 as a novel locus for ASD liability and provide insight into disease liability originating from the 16p11.2 CNV.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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