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Performance of case-control rare copy number variation annotation in classification of autism

机译:病例对照的稀有拷贝数变异注释在自闭症分类中的表现

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摘要

BackgroundA substantial proportion of Autism Spectrum Disorder (ASD) risk resides in de novo germline and rare inherited genetic variation. In particular, rare copy number variation (CNV) contributes to ASD risk in up to 10% of ASD subjects. Despite the striking degree of genetic heterogeneity, case-control studies have detected specific burden of rare disruptive CNV for neuronal and neurodevelopmental pathways. Here, we used machine learning methods to classify ASD subjects and controls, based on rare CNV data and comprehensive gene annotations. We investigated performance of different methods and estimated the percentage of ASD subjects that could be reliably classified based on presumed etiologic CNV they carry.
机译:背景自闭症谱系障碍(ASD)风险中的很大一部分存在于从头种系和罕见的遗传变异中。特别是,罕见拷贝数变异(CNV)会导致多达10%的ASD受试者患ASD风险。尽管遗传异质性的程度惊人,但病例对照研究发现神经元和神经发育途径的罕见破坏性CNV的特殊负担。在这里,我们基于稀有的CNV数据和全面的基因注释,使用机器学习方法对ASD受试者和对照进行分类。我们调查了不同方法的性能,并估计了根据其携带的病因CNV可以可靠分类的ASD受试者的百分比。

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