A genome‐wide association study of suicidal behavior
Notice bibliographique
Résumé
Genome wide array studies have reported limited success in identifying genetic markers conferring risk for suicidal behavior (SB). This may be attributable to study designs with primary outcome other than SB. We performed a GWAS on suicides and cases with a history of nonfatal suicide attempts compared with psychiatric controls and healthy volunteers. A consortium of USA, Canadian and German teams assembled two groups of cases (suicide attempters and suicides, N = 577) and non-attempter psychiatric and healthy controls (N = 1,233). Logistic regression was used to test genotype-suicidal behavior association. The test was repeated separating suicide attempt and completed suicide as outcomes. No SNP reached genome-wide significance, but several SNPs within STK3, ADAMTS14, PSME2, and TBX20 genes reached P < 1 × 10(-5) . The top SNPs for the suicide attempt analysis included two from DPP10, one from CTNNA3 and one from STK32B. In the suicide analysis we found seven SNPs from the TBX20 gene in the top hits. Pathway analysis identified the following pathways: "Cellular Assembly and Organization," "Nervous System Development and Function," "Cell Death and Survival," "Immunological Disease," "Infectious Disease," and "Inflammatory Response." The top genes in the SB analysis did not overlap with those in the ideation analysis. No genome wide significant results suggest that susceptibility to SB has genetic risk factors with smaller effect sizes. The strongest candidate genes, ADAMTS14, and PSME2 (both linked to inflammatory response), STK3 (neuronal cell death), and TBX20 (brainstem motor neuron development), have not been previously reported in association with suicide and warrant further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».