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Enregistrement W2113396414 · doi:10.1002/ajmg.b.30292

Association study of the adrenergic receptors and childhood‐onset mood disorders in Hungarian families

2006· article· en· W2113396414 sur OpenAlexaff
Irina Burcescu, K. Wigg, Lissette Gomez, Nicole King, Ágnes Vetró, É Kiss, Krisztina Kapornai, Júlia Gádoros, James L. Kennedy, Mária Kovács, Cathy L. Barr

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part B Neuropsychiatric Genetics · 2006
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-clésMood disordersDepression (economics)EtiologyAdrenergic receptorHaplotypeGeneGeneticsBiologyReceptorβ2 adrenergic receptorMoodGenetic associationInternal medicineBioinformaticsMedicineGenotypePsychiatrySingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adrenergic system has been implicated in the etiology of depression based on a number of lines of evidence, particularly, the mechanism of some classes of antidepressants which increase the synaptic levels of norepinephrine. Further, several genome scans for mood disorders, both unipolar and bipolar, have indicated linkage to the chromosomal regions of 5q23-q33.3, 8p12-p11.2, 4p16, and 10q24-q26, the location of the adrenergic receptors alpha1B (ADRA1B), beta3 (ADRB3), alpha2C (ADRA2C), alpha2A (ADRA2A), and beta1 (ADRB1). In this manuscript, we report on the relationship of the adrenergic receptors and depression using a family based association approach and 189 families (223 affected children) with childhood-onset mood disorder (COMD) collected in Hungary. We found no significant evidence for an association with any of the 24 markers, in total, tested across these genes using single marker analysis or haplotypes of markers across these genes. The results in the present sample indicate that these nine genes are unlikely to be major susceptibility genes contributing to COMD.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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