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Enregistrement W4281287618 · doi:10.1101/2022.05.05.22274031

Genomic architecture of Autism Spectrum Disorder from comprehensive whole-genome sequence annotation

2022· preprint· en· W4281287618 sur OpenAlexafffund
Brett Trost, Bhooma Thiruvahindrapuram, Ada J. S. Chan, Worrawat Engchuan, Edward J. Higginbotham, Jennifer Howe, Lívia O. Loureiro, Miriam S. Reuter, Delnaz Roshandel, J. Andrew Whitney, Mehdi Zarrei, Matthew Bookman, Cherith Somerville, Rulan Shaath, Mona Abdi, Elbay Aliyev, Rohan Patel, Thomas Nalpathamkalam, Giovanna Pellecchia, Omar Hamdan, Gaganjot Kaur, Zhuozhi Wang, Jeffrey R. MacDonald, John Wei, Wilson W. L. Sung, Sylvia Lamoureux, Ny Hoang, Thanuja Selvanayagam, Nicole Deflaux, Melissa Geng, Siavash Ghaffari, John Bates, Edwin J. Young, Qiliang Ding, Carole Shum, Lia D’Abate, Clarissa A. Bradley, Annabel Rutherford, Vernie Aguda, Beverly Apresto, Nan Chen, Sachin Desai, Xiaoyan Du, Matthew L.Y. Fong, Sanjeev Pullenayegum, Kozue Samler, Ting Wang, Karen J. Ho, Tara Paton, Sérgio L. Pereira, Jo-Anne Herbrick, Richard F. Wintle, Jonathan Fuerth, Juti Noppornpitak, Heather Ward, Patrick Magee, Ayman Al Baz, Usanthan Kajendirarajah, Sharvari Kapadia, Jim Vlasblom, Monica Valluri, Joseph Green, Vicki Seifer, Morgan Quirbach, Olivia Rennie, Elizabeth Kelley, Nina Masjedi, Catherine Lord, Michael J. Szego, Ma’n H. Zawati, Michael Lang, Lisa J. Strug, Christian R. Marshall, Gregory Costain, Kristina Calli, Alana Iaboni, Afiqah Yusuf, Patricia Ambrozewicz, Louise Gallagher, David G. Amaral, Jessica Brian, Mayada Elsabbagh, Stelios Georgiades, Daniel S. Messinger, Sally Ozonoff, Jonathan Sebat, Calvin Sjaarda, Isabel M. Smith, Péter Szatmári, Lonnie Zwaigenbaum, Azadeh Kushki, Thomas Frazier, Jacob Vorstman, Khalid A. Fakhro, Bridget A. Fernandez, M. E. Suzanne Lewis, Rosanna Weksberg, Marc Fiume, Ryan K. C. Yuen, Evdokia Anagnostou, Neal Sondheimer, David Glazer, Dean M. Hartley, Stephen W. Scherer

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCentre for Addiction and Mental HealthIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityMcMaster UniversityBC Children's HospitalHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalMontreal Neurological Institute and HospitalSickKids FoundationUniversity of TorontoQueen's UniversityMcGill UniversityPublic Health OntarioTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity of British ColumbiaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchQatar National Research FundKids Brain Health NetworkHospital for Sick ChildrenGenome British ColumbiaBC Children's HospitalCanadian Open Neuroscience PlatformChildren's Hospital FoundationNational Institutes of HealthOntario GenomicsStollery Children’s Hospital FoundationFonds National de la Recherche LuxembourgFondation Brain CanadaGenome CanadaSimons FoundationSimons Foundation Autism Research InitiativeGovernment of OntarioUniversity of TorontoAutism Speaks
Mots-clésAutism spectrum disorderGeneticsAutismWhole genome sequencingExome sequencingGenetic architectureBiologyComputational biologyGenomeGeneGenomicsCopy-number variationMutationPhenotypeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fully understanding the genetic factors involved in Autism Spectrum Disorder (ASD) requires whole-genome sequencing (WGS), which theoretically allows the detection of all types of genetic variants. With the aim of generating an unprecedented resource for resolving the genomic architecture underlying ASD, we analyzed genome sequences and phenotypic data from 5,100 individuals with ASD and 6,212 additional parents and siblings (total n=11,312) in the Autism Speaks MSSNG Project, as well as additional individuals from other WGS cohorts. WGS data and autism phenotyping were based on high-quality short-read sequencing (>30x coverage) and clinically accepted diagnostic measures for ASD, respectively. For initial discovery of ASD-associated genes, we used exonic sequence-level variants from MSSNG as well as whole-exome sequencing-based ASD data from SPARK and the Autism Sequencing Consortium (>18,000 trios plus additional cases and controls), identifying 135 ASD-associated protein-coding genes with false discovery rate <10%. Combined with ASD-associated genes curated from the literature, this list was used to guide the interpretation of all other variant types in WGS data from MSSNG and the Simons Simplex Collection (SSC; n=9,205). We identified ASD-associated rare variants in 789/5,100 individuals with ASD from MSSNG (15%) and 421/2,419 from SSC (17%). Considering the genomic architecture, 57% of ASD-associated rare variants were nuclear sequence-level variants, 41% were nuclear structural variants (SVs) (mainly copy number variants, but also including inversions, large insertions, uniparental isodisomies, and tandem repeat expansions), and 2% were mitochondrial variants. Several of the ASD-associated SVs would have been difficult to detect without WGS, including an inversion disrupting SCN2A and a nuclear mitochondrial insertion impacting SYNGAP1 . Polygenic risk scores did not differ between children with ASD in multiplex families versus simplex, and rare, damaging recessive events were significantly depleted in multiplex families, collectively suggesting that rare, dominant variation plays a predominant role in multiplex ASD. Our study provides a guidebook for exploring genotype-phenotype correlations in the 15-20% of ASD families who carry ASD-associated rare variants, as well as an entry point to the larger and more diverse studies that will be required to dissect the etiology in the >80% of the ASD population that remains idiopathic. All data resulting from this study are available to the medical genomics research community in an open but protected manner.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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