Population isolates: their special value for locating genes for bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Population isolates offer several advantages for those hoping to identify predisposition genes for bipolar disorder (BP). In this review article, the rationale for performing gene mapping studies in this type of population and the results of genetic mapping studies performed to date in population isolates are presented. METHODS: This article begins with a brief review of the concepts involved in mapping genes for BP. The concept of populations that show some degree of historical isolation and their special utility for certain types of gene mapping is presented. Methods of statistical analysis particularly relevant for gene mapping of complex diseases like BP are presented. Finally, several BP gene studies conducted to date in several population isolates are reviewed. RESULTS: Genetic mapping studies of BP have occurred thus far in several isolates or sub-isolates, including the Amish population, Costa Ricans, Finnish, and Canadians (in Quebec), and significant linkage scores have been identified in the latter three isolates. CONCLUSIONS: Possible greater homogeneity and greater consistency of diagnosis are factors that have been cited in several studies of BP done in isolates to date. Another special advantage of working in certain types of population isolate is their appropriateness for using certain types of association or linkage disequilibrium-based approaches at both the genome screening and fine mapping stages. These tests include mapping by linkage disequilibrium analyses, an approach that allows mapping to occur at the population, rather than the pedigree, level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».