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Enregistrement W7052888145

Testing the network hypothesis for schizophrenia and autism spectrum disorder using whole exome sequencing data

2018· dissertation· en· W7052888145 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExome sequencingProbandAutism spectrum disorderSchizophrenia (object-oriented programming)ExomeAutismGeneSanger sequencing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Schizophrenia (SCZ) and autism spectrum disorder (ASD) are psychiatric diseases with complex inheritance.Genetic studies have not identified susceptibility genes to adequately explain the heritability and the etiology of these diseases is largely unknown. MethodsWe identified susceptibility genes enriched for de novo mutations (DNMs) in at least two independent whole exome sequencing (WES) publications.Genes associated with hypertrophic cardiomyopathy (HC) were used as control genes.We selected for rare inherited and DNMs in the ASD network using a WES dataset (2392 ASD families) and in the SCZ network using three independent WES datasets (35 trios; 598 trios; 5090 case controls).We compared the mutation load in the 'disease network' between affected and unaffected individuals for each dataset.The analyses were repeated using the 'HC network'.Results 14 SCZ genes and 143 ASD genes were identified.When using the 598 SCZ trios, probands were enriched in functional variants relative to the average mutation load of parents in the SCZ network (p = 0.04) but not in the HC genes (p = 0.23).All functional variants identified in the SCZ network were inherited.Similar results were obtained using the case control dataset (SCZ network: p = 0.02; HC network: p = 0.09).When analyzing ASD sibpairs, unaffected siblings were significantly enriched in functional variants in the ASD network (p = 0.02) but also throughout the exome based on a permutation analysis using all genes with functional variants.When controlling for sequencing depth through a conditional logistic regression and applying stricter filtering criteria, the difference was not statistically significant (p = 0.1358). ConclusionsWe provide preliminary evidence that the accumulation of rare variants (mainly inherited) in the identified SCZ susceptibility genes is associated with SCZ.However, this was not the case for the ASD dataset that we had access to.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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