Limited Evidence for Association of Genome-Wide Schizophrenia Risk Variants on Cortical Neuroimaging Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are now over 100 established genetic risk variants for schizophrenia; however, their influence on brain structure and circuitry across the human lifespan are not known. METHODS: We examined healthy individuals 8-86 years of age, from the Centre for Addiction and Mental Health, the Zucker Hillside Hospital, and the Philadelphia Neurodevelopmental Cohort. Following thorough quality control procedures, we investigated associations of established genetic risk variants with heritable neuroimaging phenotypes relevant to schizophrenia, namely thickness of frontal and temporal cortical regions (n = 565) and frontotemporal and interhemispheric white matter tract fractional anisotropy (FA) (n = 530). RESULTS: There was little evidence for association of risk variants with imaging phenotypes. No association with cortical thickness of any region was present. Only rs12148337, near a long noncoding RNA region, was associated with white matter FA (splenium of corpus callosum) following multiple comparison correction (corrected p = .012); this single nucleotide polymorphism was also associated with genu FA and superior longitudinal fasciculus FA at p <.005 (uncorrected). There was no association of polygenic risk score with white matter FA or cortical thickness. CONCLUSIONS: In sum, our findings provide limited evidence for association of schizophrenia risk variants with cortical thickness or diffusion imaging white matter phenotypes. When taken with recent lack of association of these variants with subcortical brain volumes, our results either suggest that structural neuroimaging approaches at current resolution are not sufficiently sensitive to detect effects of these risk variants or that multiple comparison correction in correlated phenotypes is too stringent, potentially "eliminating" biologically important signals.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».