A cross-disorder analysis of CNVs finds novel loci and dose-dependent relationships of genes to psychiatric traits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rare copy number variants (CNVs) are a key component of the genetic basis of psychiatric conditions, but have not been well characterized for most. We conducted a genome-wide CNV analysis across six diagnostic categories (N = 574,965): autism (ASD), ADHD, bipolar disorder (BD), major depressive disorder (MDD), PTSD, and schizophrenia (SCZ). We identified 35 genome-wide significant associations at 18 loci, including novel associations in SCZ ( SMYD3, USP7 - HAPSTR1 ) and in the combined cross-disorder analysis ( ASTN2 ). Rare CNVs accounted for 1–3% of heritability across diagnoses. In ASD, associations were uniformly positive, consistent with autism having diverse etiologies and clinical presentations. By contrast, CNVs showed a dose-dependent relationship for other diagnoses, including SCZ and PTSD, with reciprocal deletions and duplications having inversely correlated effects and distinct genotype-phenotype relationships. Our findings suggest that genes have effects that are both dose-dependent and pleiotropic, such that a positive influence on one dimension of psychopathology may be accompanied by positive or negative effects on others.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».