Association study of 90 candidate gene polymorphisms in panic disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the present investigation we screened a large number of single nucleotide polymorphisms in the genes relevant to the neurobiology of anxiety for their association with panic disorder (PD). METHODS: The study sample included 127 patients with PD and 146 healthy control subjects. Using Arrayed Primer Extension technology we genotyped 90 polymorphisms in 21 candidate genes of serotonin, cholecystokinin, dopamine and opioid neurotransmitter systems. The association and haplotype analyses were performed in the whole group (PD-all) and in the subgroups of PD comorbid with major depression (PD-comorbid, n = 60) and without any comorbidity (PD-pure, n = 42). RESULTS: From the set of 90 polymorphisms, eight single nucleotide polymorphism markers in eight genes displayed at least a nominal association with any of the studied PD phenotype subgroups. Several polymorphisms of cholecystokinin, serotonin and dopamine systems were associated with PD-all and/or PD-comorbid phenotypes, while pure PD was associated only with HTR2A receptor 102T-C (P = 0.01) and DRD1 receptor -94G-A (P = 0.02) polymorphisms. Haplotype analysis supported an association of the cholecystokinin gene TG haplotype with the PD-all group (P = 0.04), whereas DRD1 receptor CAA and HTR2A receptor AT haplotypes were associated with a lower risk for PD-pure phenotype (P = 0.03 and P = 0.04, respectively). CONCLUSIONS: The study results suggest that genetic variants of several candidate genes of neurotransmitter systems, each of a minor individual effect, may contribute to the susceptibility to PD. Our data also indicate that genetic variability may have a distinctive influence on pure and comorbid phenotypes 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».