Meta-analysis of genome-wide association studies for panic disorder in the Japanese population
Notice bibliographique
Résumé
Panic disorder (PD) is a moderately heritable anxiety disorder whose pathogenesis is not well understood. Due to the lack of power in previous association studies, genes that are truly associated with PD might not be detected. In this study, we conducted a genome-wide association study (GWAS) in two independent data sets using the Affymetrix Mapping 500K Array or Genome-Wide Human SNP Array 6.0. We obtained imputed genotypes for each GWAS and performed a meta-analysis of two GWAS data sets (718 cases and 1717 controls). For follow-up, 12 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) were tested in 329 cases and 861 controls. Gene ontology enrichment and candidate gene analyses were conducted using the GWAS or meta-analysis results. We also applied the polygenic score analysis to our two GWAS samples to test the hypothesis of polygenic components contributing to PD. Although genome-wide significant SNPs were not detected in either of the GWAS nor the meta-analysis, suggestive associations were observed in several loci such as BDKRB2 (P=1.3 × 10(-5), odds ratio=1.31). Among previous candidate genes, supportive evidence for association of NPY5R with PD was obtained (gene-wise corrected P=6.4 × 10(-4)). Polygenic scores calculated from weakly associated SNPs (P<0.3 and 0.4) in the discovery sample were significantly associated with PD status in the target sample in both directions (sample I to sample II and vice versa) (P<0.05). Our findings suggest that large sets of common variants of small effects collectively account for risk of PD.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».