Exploring the common genetic architecture of autism spectrum disorder using a novel multi-polygenic risk score approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Compared to disorders of similar heritability and contribution of common variants, few genome-wide significant loci have been implicated in autism spectrum disorder (ASD). This undermines the use of polygenic risk scores (PRSs) to investigate the common genetic architecture of ASD. Deconstructing PRS-ASD into its related traits via “developmental deconstruction” could reveal the underlying genetic liabilities of ASD. Using the data of >24k individuals with ASD and >28k of their unaffected family members from the SSC, SPARK, and MSSNG cohorts, we computed the PRSs for ASD and 11 genetically-related traits. We applied an unsupervised learning approach to the ASD-related PRSs to derive “multi-PRSs” that captured their variability in orthogonal dimensions. We found that multi-PRSs captured a similar proportion of genetic risk for ASD in cases versus intrafamilial controls (OR multi-PRS =1.10, R 2 =0.501%), compared to PRS-ASD itself (OR PRS-ASD =1.16, R 2 =0.619%). While multi-PRS dimensions conferred risk for ASD, they had “mirroring” effects on developmental phenotypes among cases with ASD. We posit that this phenomenon may partially account for the paucity of genome-wide significant loci and the clinical heterogeneity of ASD. This approach can serve as a proxy for PRS-ASD in cases where non-overlapping and well-powered GWAS summary statistics are difficult to obtain, or accounting for heterogeneity in a single dimension is preferable. This approach may also capture the overall liability for a condition ( i.e .: genetic “P-factor”). Altogether, we present a novel approach to studying the role of inherited, additive, and non-specific genetic risk factors in ASD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».