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Enregistrement W4302401938 · doi:10.26443/msurj.v6i1.89

Pathogenic copy number variants (pCNVs) in individuals diagnosed on the autism spectrum disorder (ASD): A closer look at candidate genes

2011· article· en· W4302401938 sur OpenAlexaff
Allan Dale Baniaga

Notice bibliographique

RevueMcGill Science Undergraduate Research Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismCopy-number variationCandidate geneGeneticistPhenotypeComparative genomic hybridizationGeneticsGeneGene duplicationAutism spectrum disorderBiologyBioinformaticsMedicineGenomePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The genetic basis for autism spectrum disorders (Asds) is well established and its heterogenetic nature provides us with substantial evidence for the many chromosomal aberrations associated with this complex disorder (5). however, little is known about the genes that occupy the different chromosomal regions and the gene networks they participate in as they relate to phenotypes associated with Asds. Methods: here, the author reports pathogenic copy number variants (pcnVs) validated through array-comparative genomic hybridization (cgh) and the candidate genes found on these affected regions that may be implicated in the observed clinical phenotypes in 9 patients diagnosed with an Asd. formal clinical assessments, which include a full physical examination, a medical history report, and a family history, were administered by a clinical geneticist unaware of the array-cgh results. results: The author’s findings suggest a number of genes involved in neurodevelopment as well as craniofacial and systemic features that may account for the observed phenotypes in the nine affected patients. discussion: Among the candidate genes found, the CYFIP1 gene, which is involved in maturation and maintenance of dendrites, the gamma acid receptor family (GABA) which exhibit linkage disequilibrium with autistic disorders, and the PHF8 and WNK3 genes, which have been shown to be associated with X-linked mental retardation (XlMr), present the most interesting findings as they may account for most of the neurodevelopmental pathogenesis observed in the affected patients. future studies need to be conducted in order to precisely determine the networks these genes participate in and how they are regulated to gain a deeper understanding in the roles they play in the clinical presentations of affected individuals with Asds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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