Schizophrenia Risk Mediated by microRNA Target Genes Overlapped by Genome-Wide Rare Copy Number Variation in 22q11.2 Deletion Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The 22q11.2 deletion is associated with >20-fold increased risk for schizophrenia. The presence of gene DGCR8 in the 22q11.2 deletion region has suggested microRNA (miRNA) dysregulation as possibly contributing to this risk. We therefore investigated the role of miRNA target genes in the context of previously identified genome-wide risk for schizophrenia conveyed by additional copy number variation (CNV) in 22q11.2 deletion syndrome (22q11.2DS). Using a cohort of individuals with 22q11.2DS and documented additional rare CNVs overlapping protein coding genes, we compared those with schizophrenia ( n = 100) to those with no psychotic illness ( n = 118), assessing for rare CNVs that overlapped experimentally supported miRNA target genes. We further characterized the contributing miRNA target genes using gene set enrichment analyses and identified the miRNAs most implicated. Consistent with our hypothesis, we found a significantly higher proportion of individuals in the schizophrenia than in the non-psychotic group to have an additional rare CNV that overlapped one or more miRNA target genes (odds ratio = 2.12, p = 0.0138). Gene set analyses identified an enrichment of FMRP targets and genes involved in nervous system development and postsynaptic density amongst these miRNA target genes in the schizophrenia group. The miRNAs most implicated included miR-17-5p, miR-34a-5p and miR-124-3p. These results provide initial correlational evidence in support of a possible role for miRNA perturbation involving genes affected by rare genome-wide CNVs in the elevated risk for schizophrenia in 22q11.2DS, consistent with the multi-hit and multi-layered genetic mechanisms implicated in this and other forms of schizophrenia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».