Dissecting the Genetic Heterogeneity of Depression Through Age at Onset
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide studies in major depression have identified few replicated associations, potentially due to heterogeneity within the disorder. Several studies have suggested that age at onset (AAO) can distinguish sub-types of depression with specific heritable components. This paper investigates the role of AAO in the genetic susceptibility for depression using genome-wide association data on 2,746 cases and 1,594 screened controls from the RADIANT studies, with replication performed in 1,471 cases and 1,403 controls from two Munich studies. Three methods were used to analyze AAO: First a time-to-event analysis with controls censored, secondly comparing controls to case-subsets defined using AAO cut-offs, and lastly analyzing AAO as a quantitative trait. In the time-to-event analysis three SNPs reached suggestive significance (P < 5E-06), overlapping with the original case-control analysis of this study. In a case-control analysis using AAO thresholds, SNPs in 10 genomic regions showed suggestive association though again none reached genome-wide significance. Lastly, case-only analysis of AAO as a quantitative trait resulted in 5 SNPs reaching suggestive significance. Sex specific analysis was performed as a secondary analysis, yielding one SNP reaching genome-wide significance in early-onset males. No SNPs achieved significance in the replication study after correction for multiple testing. Analysis of AAO as a quantitative trait did suggest that, across all SNPs, common genetic variants explained a large proportion of the variance (51%, P = 0.04). This study provides the first focussed analysis of the genetic contribution to AAO in depression, and establishes a statistical framework that can be applied to a quantitative trait underlying any disorder.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».