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Enregistrement W2041866578 · doi:10.1002/ajmg.b.30201

Association study ofCREB1 and childhood-onset mood disorders

2005· article· en· W2041866578 sur OpenAlexaff
Irina Burcescu, K. Wigg, Nicole King, Ágnes Vetró, Enikö Kiss, Livia Katay, James L. Kennedy, Mária Kovács, Cathy L. Barr

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part B Neuropsychiatric Genetics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésCREBGeneticsCREB1BiologySingle-nucleotide polymorphismAlleleProbandMood disordersSNPGenotypePsychologyTranscription factorMutationPsychiatryGeneAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several lines of evidence suggest that the cellular pathways involved in synaptic plasticity contribute to the risk of depression. These findings include the evidence that chronic antidepressant treatment upregulates the cAMP signal transduction cascade resulting in increased expression and function of the cAMP responsive element binding protein (CREB), a transcription factor that increases the expression of key growth factors involved in synaptogenesis and neurogenesis. Recently, linkage to CREB1 was reported for early-onset depression in families recruited from the Pittsburgh area. This finding was significant only in female sibling pairs from those families. Two specific DNA variants, -656G/A and a C insertion/deletion in intron 8, were identified in CREB1 that co-segregated with depression in two of the families. We sought to investigate the relationship of CREB1 to childhood-onset mood disorders (COMD) using a sample of 195 nuclear families (225 affected children) collected in Hungary. We genotyped the two CREB1 DNA variants previously identified as linked to depression as well as three additional polymorphisms spanning the gene. In addition, we genotyped the -656G/A DNA change and the intron 8 polymorphism in a sample of 112 probands with mood disorders collected in the Pittsburgh area and matched controls, and examined the distribution of alleles. The -656A allele was not observed in our samples and there was no evidence for association of the intron 8 polymorphism in either the sample from Pittsburgh (chi(2) = 0.061, 1 d.f., P = 0.803) or Hungary (chi(2) = 0.040, 1 d.f., P = 0.842). We found no evidence for an association with the other three polymorphisms or with the haplotypes of these markers. Further, we found no sex-specific relationship. Our results, therefore, do not support the previous evidence for this gene as a major factor contributing to depression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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