Untargeted metabolic analysis in dried blood spots reveals metabolic signature in 22q11.2 deletion syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The 22q11.2 deletion syndrome (22q11.2DS) is characterized by a well-defined microdeletion and is associated with increased risk of neurodevelopmental phenotypes including autism spectrum disorders (ASD) and intellectual impairment. The typically deleted region in 22q11.2DS contains multiple genes with the potential of altering metabolism. Deficits in metabolic processes during early brain development may help explain the increased prevalence of neurodevelopmental phenotypes seen in 22q11.2DS. However, relatively little is known about the metabolic impact of the 22q11.2 deletion, while such insight may lead to increased understanding of the etiology. We performed untargeted metabolic analysis in a large sample of dried blood spots derived from 49 22q11.2DS patients and 87 controls, to identify a metabolic signature for 22q11.2DS. We also examined trait-specific metabolomic patterns within 22q11.2DS patients, focusing on intelligence (intelligence quotient, IQ) and ASD. We used the Boruta algorithm to select metabolites distinguishing patients from controls, patients with ASD from patients without, and patients with an IQ score in the lowest range from patients with an IQ score in the highest range. The relevance of the selected metabolites was visualized with principal component score plots, after which random forest analysis and logistic regression were used to measure predictive performance of the selected metabolites. Analysis yielded a distinct metabolic signature for 22q11.2DS as compared to controls, and trait-specific (IQ and ASD) metabolomic patterns within 22q11.2DS patients. The metabolic characteristics of 22q11.2DS provide insights in biological mechanisms underlying the neurodevelopmental phenotype and may ultimately aid in identifying novel therapeutic targets for patients with developmental disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».