Rare de novo damaging DNA variants are enriched in attention-deficit/hyperactivity disorder and implicate risk genes
Notice bibliographique
Résumé
Research demonstrates the important role of genetic factors in attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). DNA sequencing of families provides a powerful approach for identifying de novo (spontaneous) variants, leading to the discovery of hundreds of clinically informative risk genes for other childhood neurodevelopmental disorders. This approach has yet to be extensively leveraged in ADHD. We conduct whole-exome DNA sequencing in 152 families, comprising a child with ADHD and both biological parents, and demonstrate a significant enrichment of rare and ultra-rare de novo gene-damaging mutations in ADHD cases compared to unaffected controls. Combining these results with a large independent case-control DNA sequencing cohort (3206 ADHD cases and 5002 controls), we identify lysine demethylase 5B (KDM5B) as a high-confidence risk gene for ADHD and estimate that 1057 genes contribute to ADHD risk. Using our list of genes harboring ultra-rare de novo damaging variants, we show that these genes overlap with previously reported risk genes for other neuropsychiatric conditions and are enriched in several canonical biological pathways, suggesting early neurodevelopmental underpinnings of ADHD. This work provides insight into the biology of ADHD and demonstrates the discovery potential of DNA sequencing in larger parent-child trio cohorts.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».