ABSTRACT Hundreds of genes are implicated in autism spectrum disorder (ASD) but the mechanisms through which they contribute to ASD pathophysiology remain elusive. Here, we analyzed leukocyte transcriptomics from 1-4 year-old male toddlers with ASD or typical development from the general population. We discovered a perturbed gene network that includes genes that are highly expressed during fetal brain development and which is dysregulated in hiPSC-derived neuron models of ASD. High-confidence ASD risk genes emerge as upstream regulators of the network, and many risk genes may impact the network by modulating RAS/ERK, PI3K/AKT, and WNT/β-catenin signaling pathways. We found that the degree of dysregulation in this network correlated with the severity of ASD symptoms in the toddlers. These results demonstrate how the heterogeneous genetics of ASD may dysregulate a core network to influence brain development at prenatal and very early postnatal ages and, thereby, the severity of later ASD symptoms.

Brain genetics is an active research area. The degree to which genetic variants impact variations in brain structure and function remains largely unknown. We examined the heritability of regional brain volumes (p ~ 100) captured by single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in UK Biobank (n ~ 9000). We found that regional brain volumes are highly heritable in this study population. We observed omni-genic impact across the genome as well as enrichment of SNPs in active chromatin regions. Principal components derived from regional volume data are also highly heritable, but the amount of variance in brain volume explained by the component did not seem to be related to its heritability. Heritability estimates vary substantially across large-scale functional networks and brain regions. The variation in heritability across regions was not related to measurement reliability. Heritability estimates exhibit a symmetric pattern across left and right hemispheres and are consistent in females and males. Our main findings in UK Biobank are consistent with those in Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative (n ~ 1100), Philadelphia Neurodevelopmental Cohort (n ~ 600), and Pediatric Imaging, Neurocognition, and Genetics (n ~ 500) datasets, with more stable estimates in UK Biobank.

RNA-Seq is ubiquitous, but depending on the biological question or the sample source, some RNA-Seq collection methods require variable or sub-optimal sample handling. Rare tissue may need to be fixed or frozen prior to library preparation, or samples may remain at room temperature while other samples or reagents are handled. These challenges create uncharacterized impacts on sample quality. Understanding the relevant experimental factors that impact sample quality is crucial to ensuring reproducible RNA-Seq results. Here, we tested the susceptibility of poly(A)-enriched RNA-Seq results after multiple freeze-thaw cycles. We assessed sample quality independently of RIN by simulating read count variability to quantify the noise between technical replicates. Each additional freeze-thaw cycle increased the random counts between technical replicates by approximately 4%. Additionally, after three freeze-thaw cycles, differential expression reproducibility decreased substantially. The use of poly(A)-enrichment for RNA sequencing is prevalent in library preparation of frozen tissue, and thus, it is important during experimental design and data analysis to consider the impact of repeated freeze-thaw cycles on reproducibility.### Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest.