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Enregistrement W2039849088 · doi:10.2217/14796708.3.6.705

Dopamine System Genes and ADHD: A Review of the Evidence

2008· review· en· W2039849088 sur OpenAlexaff
Cathy L. Barr, Virginia L. Misener

Notice bibliographique

RevueFuture Neurology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopamineDopamine transporterGeneAttention deficit hyperactivity disorderLinkage disequilibriumGeneticsBiologyMechanism (biology)Candidate genePhenotypeDopamine receptorPsychologyNeuroscienceDopaminergicAlleleHaplotypePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The search for genes influencing the development of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) has identified a number of associated genes within, or influencing, the dopamine neurotransmitter system. The focus on this system as the site of genetic susceptibility was prompted by information from animal models, particularly transgenics, as well as the mechanism of action of the psychostimulants, the primary pharmacological treatment for ADHD. Thus far, genes in the dopamine system reported as associated with ADHD, by at least one study, include the dopamine transporter, the dopamine receptors D1, D4 and D5, as well as genes encoding proteins that control the synthesis, degradation and release of dopamine. For some of these genes, replication across studies provides evidence supporting the relationship; however, for others, the data is far from conclusive and further work is needed. The quick progress in the genetic findings was initially surprising given the complexity of the phenotype and the relatively small sample sizes used in the initial studies. However, the high heritability of ADHD, as indicated by twin studies, may have contributed to the success. The genes studied so far are estimated to contribute only weakly or moderately to the risk for the development of ADHD. This may be because these genes, in fact, make only a small contribution. However, few studies have comprehensively examined the genetic information across the gene. This will lead to underestimates of risk if the polymorphism(s) tested is/are not the functional change(s) actually contributing to the genetic susceptibility and if linkage disequilibrium between tested marker(s) and causal variant(s) is weak, or if there is substantial allelic heterogeneity. While the studies thus far are very promising, virtually nothing is known on precisely how genetic variation in these genes actually contributes to risk; thus, functional studies are now required.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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