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Enregistrement W4223433728 · doi:10.1038/s41586-022-04556-w

Rare coding variants in ten genes confer substantial risk for schizophrenia

2022· article· en· W4223433728 sur OpenAlexafffund
Tarjinder Singh, Timothy Poterba, David Curtis, Huda Akil, Mariam Al Eissa, Jack D. Barchas, Nicholas Bass, Tim B. Bigdeli, Gerome Breen, Evelyn J. Bromet, P.F. Buckley, William E. Bunney, Jonas Bybjerg‐Grauholm, William Byerley, Sinéad B. Chapman, Wei J. Chen, Claire Churchhouse, Nicholas Craddock, Caroline Cusick, Lynn E. DeLisi, Sheila Dodge, Michael Escamilla, Saana Eskelinen, Ayman H. Fanous, Stephen V. Faraone, Alessia Fiorentino, Laurent C. Francioli, Stacey Gabriel, Diane Gage, Sarah A. Gagliano Taliun, Andrea Ganna, Giulio Genovese, David C. Glahn, Jakob Grove, Mei‐Hua Hall, Eija Hämäläinen, Henrike Heyne, Matti Holi, David M. Hougaard, Daniel P. Howrigan, Hailiang Huang, Hai‐Gwo Hwu, René S. Kahn, Hyun Min Kang, Konrad J. Karczewski, George Kirov, James A. Knowles, Francis S. Lee, Douglas S. Lehrer, Francesco Lescai, Dolores Malaspina, Stephen R. Marder, Steven A. McCarroll, Andrew M. McIntosh, Helena Medeiros, Lili Milani, Christopher P. Morley, Derek W. Morris, Preben Bo Mortensen, R Myers, Merete Nordentoft, Niamh L. O’Brien, Ana Maria Olivares, Döst Öngür, Willem H. Ouwehand, Duncan S. Palmer, Tiina Paunio, Digby Quested, Mark Hyman Rapaport, Elliott Rees, Brandi Rollins, F. Kyle Satterstrom, Alan F. Schatzberg, Edward M. Scolnick, Laura J. Scott, Sally I. Sharp, Pamela Sklar, Jordan W. Smoller, Janet L. Sobell, Matthew Solomonson, Eli A. Stahl, Christine Stevens, Jaana Suvisaari, Grace Tiao, Stanley J. Watson, Nicholas A. Watts, Douglas Blackwood, Anders D. Børglum, Bruce M. Cohen, Aiden Corvin, Tõnu Esko, Nelson B. Freimer, Stephen J. Glatt, Christina M. Hultman, Andrew McQuillin, Aarno Palotie, Carlos N. Pato, Michele T. Pato, Ann E. Pulver, David St Clair, Ming T. Tsuang, Marquis P. Vawter, James Walters, Thomas Werge, Roel A. Ophoff, Patrick F. Sullivan, Michael J. Owen, Michael Boehnke, Michael O‘Donovan, Benjamin M. Neale, Mark J. Daly

Notice bibliographique

RevueNature · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institute on Drug AbuseNational Institute on AgingNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteInstitute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King’s College LondonNational Institutes of HealthLundbeckfondenMedical Research CouncilBiogenDalio FoundationCardiff UniversityNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMassachusetts General HospitalNational Institute for Health and Care ResearchKing's College LondonStanley Family FoundationGlaxoSmithKlineEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBroad Institute
Mots-clésGeneGeneticsSchizophrenia (object-oriented programming)BiologyComputational biologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rare coding variation has historically provided the most direct connections between gene function and disease pathogenesis. By meta-analysing the whole exomes of 24,248 schizophrenia cases and 97,322 controls, we implicate ultra-rare coding variants (URVs) in 10 genes as conferring substantial risk for schizophrenia (odds ratios of 3–50, P < 2.14 × 10−6) and 32 genes at a false discovery rate of <5%. These genes have the greatest expression in central nervous system neurons and have diverse molecular functions that include the formation, structure and function of the synapse. The associations of the NMDA (N-methyl-d-aspartate) receptor subunit GRIN2A and AMPA (α-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazole propionic acid) receptor subunit GRIA3 provide support for dysfunction of the glutamatergic system as a mechanistic hypothesis in the pathogenesis of schizophrenia. We observe an overlap of rare variant risk among schizophrenia, autism spectrum disorders1, epilepsy and severe neurodevelopmental disorders2, although different mutation types are implicated in some shared genes. Most genes described here, however, are not implicated in neurodevelopment. We demonstrate that genes prioritized from common variant analyses of schizophrenia are enriched in rare variant risk3, suggesting that common and rare genetic risk factors converge at least partially on the same underlying pathogenic biological processes. Even after excluding significantly associated genes, schizophrenia cases still carry a substantial excess of URVs, which indicates that more risk genes await discovery using this approach. Whole-exome sequencing identifies ten risk genes for schizophrenia implicated by rare protein-coding variants, a subset of which overlap with risk genes in other neurodevelopmental disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations884
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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