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Enregistrement W4403418033 · doi:10.1007/s43390-024-00979-9

Genetic overlap between idiopathic scoliosis and schizophrenia in the general population

2024· article· en· W4403418033 sur OpenAlexaff
Steven de Reuver, Worrawat Engchuan, Nickie Safarian, Mehdi Zarrei, Jacob Vorstman, René M. Castelein, Elemi Breetvelt

Notice bibliographique

RevueSpine Deformity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesScoliosis Research Society
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismGenome-wide association studySchizophrenia (object-oriented programming)PopulationGeneticsGenetic associationMedicineBiologyGeneBioinformaticsGenotypePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) and schizophrenia (SCZ) are two distinct conditions with poorly understood aetiologies that both emerge in otherwise healthy young adolescents. One rare genetic condition associated with both phenotypic outcomes is the 22q11.2 deletion (22q11DS). This microdeletion, encompassing 47 genes, occurs in approximately 1 in 2,148 live births and confers a 20-fold higher risk for both AIS and schizophrenia compared to the general population. In the general population (non-22q11DS carriers), AIS and SCZ have also been reported to be related and genetic studies suggest the involvement of genetic variants implicated in the central nervous functioning. In this study, our objective was to further investigate genetic overlaps between these conditions in the general population. Specifically, we aimed to explore the role of genes within the 22q11.2 region, not only in terms of common variants but also their potential impact on gene networks and biopathways. METHODS: We used summary statistics from three genome-wide association studies (GWAS): two focused on AIS (n = 11,210), and one on schizophrenia (n = 36,989). To explore potential overlaps between the two conditions, we conducted a comparative analysis on the significance-based ranked single nucleotide polymorphisms (SNPs) that are associated with both AIS and SCZ. Next, we employed in silico analyses to assess gene-networks enrichment for the most significant SNPs and investigate the contribution of genes within the 22q11.2 region. Post-hoc analysis was conducted to explore the biological pathways correlated with SNPs significantly associated with both AIS and SCZ. RESULTS: The in silico analyses revealed a significant (adjusted-p < 0.05) genetic overlap between SCZ and both AIS cohorts. The top 3% of the most significant SNPs associated with both conditions exhibited a distinct enrichment cluster which is unlikely to be a result of chance (p < 3e-04). The gene-networks analyses showed a significant overlap of 26-41% with the ones involving genes in the 22q11DS region. However, there was no overlap between SNPs in this region and the most significant SNPs identified in the GWAS. CONCLUSION: This study revealed compelling evidence that beyond the shared association with 22q11DS as a rare genetic variant, AIS and SCZ exhibit common genetic risk variants and an overlap of important genes. The gene networks enriched by the most significant SNPs for both conditions also intersect with the ones involving genes in the 22q11DS region. However, SNPs within this region were not overrepresented among the most significant SNPs from GWAS for both conditions. Notably, gene networks linked to the risk for both conditions suggest an involvement of biopathways related to cellular signaling and neuronal development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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