Discovery, Validation and Characterization of Erbb4 and Nrg1 Haplotypes Using Data from Three Genome-Wide Association Studies of Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is one of the most common and complex neuropsychiatric disorders, which is contributed both by genetic and environmental exposures. Recently, it is shown that NRG1-mediated ErbB4 signalling regulates many important cellular and molecular processes such as cellular growth, differentiation and death, particularly in myelin-producing cells, glia and neurons. Recent association studies have revealed genomic regions of NRG1 and ERBB4, which are significantly associated with risk of developing schizophrenia; however, inconsistencies exist in terms of validation of findings between distinct populations. In this study, we aim to validate the previously identified regions and to discover novel haplotypes of NRG1 and ERBB4 using logistic regression models and Haploview analyses in three independent datasets from GWAS conducted on European subjects, namely, CATIE, GAIN and nonGAIN. We identified a significant 6-kb block in ERBB4 between chromosome locations 212,156,823 and 212,162,848 in CATIE and GAIN datasets (p = 0.0206 and 0.0095, respectively). In NRG1, a significant 25-kb block, between 32,291,552 and 32,317,192, was associated with risk of schizophrenia in all CATIE, GAIN, and nonGAIN datasets (p = 0.0005, 0.0589, and 0.0143, respectively). Fine mapping and FastSNP analysis of genetic variation located within significantly associated regions proved the presence of binding sites for several transcription factors such as SRY, SOX5, CEPB, and ETS1. In this study, we have discovered and validated haplotypes of ERBB4 and NRG1 in three independent European populations. These findings suggest that these haplotypes play an important role in the development of schizophrenia by affecting transcription factor binding affinity.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».