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Enregistrement W7009809151

Exploring the genetic architecture of autism spectrum disorder

2024· dissertation· en· W7009809151 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Curriculum and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAutism spectrum disorderAutismGenetic architecturePerspective (graphical)Architecture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism spectrum disorder (ASD) is one of the most common neurodevelopmental disorders affecting approximately 1% of the global population.Individuals with ASD have impairments in social interaction and communication, and restricted and repetitive patterns of behaviour, interests, and activities.The spectrum of clinical presentation can vary between subjects with ASD and most individuals have at least one co-occurring psychiatric or medical condition.The early onset (<3 years), lifelong persistence, economic burden, and lack of therapeutics for ASD warrants a need to elucidate its etiology and in turn, mitigate its impact.The role of genetic risk factors in ASD have been firmly established, with an estimated heritability of 65-91%, and an accompanying complex genetic architecture.Like other complex traits, different classes of genetic variants with varying frequencies and penetrance have been implicated in the genetic liability for ASD.Early efforts focused on identifying rare, large-effect genetic risk factors.Yet, there remains insufficient evidence for ASD-specific genes to date.Gaining insight into the complex genetic architecture of ASD is fundamental to understanding the mechanisms of the disorder.Today, large-scale genetic and clinical data are available to power statistical models of the disorder.Yet, the clinical and genetic heterogeneity of the disorder remains a challenge to overcome despite the substantial increases in sample size over the last decade.As such, approaches that leveragerather than reducethe complexity of ASD can be useful to uncover the genetic underpinnings of the disorder.In this thesis, we used the genetic and clinical data of tens of thousands of individuals from families with ASD and the general population to characterize the heterogeneous risk factors of ASD.First, we identified a rare inherited copy-number variant (CNV) encompassing the CNTN5 gene shared by all four affected brothers of a multiplex family with ASD.We validated the role of this variant in a large case-control study, which confirmed its association with ASD risk and other neuropsychiatric conditions.This study underscored the importance of characterizing variants of intermediate effect size in the etiology of ASD to elucidate its complete genetic architecture.Second, we explored the genetic liability for ASD conferred through common variants.In this study, we combined multiple polygenic risk scores (PRSs) for ASD-related traits to capture the CH.Statistical analyses and result interpretation were performed by ZS, VRB, ED, JPR, PA, and CEC.Data analysis and manuscript writing was performed by ZS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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