Analysis of treatment-resistant schizophrenia and 384 markers from candidate genes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of patients with schizophrenia who fail to respond to antipsychotics is a major challenge and the proportion of treatment-resistant patients is estimated to be 20 to 40%. There are few genetic association studies that have compared resistant versus non-resistant schizophrenic patients; however, many genetic association studies focusing on antipsychotic response have been published. This contribution investigates the genetics of treatment-resistant schizophrenia, testing 384 candidate gene loci related to the neurobiology of the disease. First, we identified a subgroup of treatment-resistant patients in a sample of 240 schizophrenia patients using the American Psychiatric Association criteria and then we genotyped all patients using a custom Illumina Bead Chip comprising of 384 single nucleotide polymorphisms. We screened all markers for nominal significance and for statistical significance after multiple-testing correction. The most significant single nucleotide polymorphism was the rs2152324 marker in the NALCN gene (P=0.004); however, after the FDR correction, the P-value was not significant. Our analysis of 384 markers across candidate genes did not indicate any robust association with treatment-resistant schizophrenia. However, this phenotype can be assessed retrospectively in cross-sectional studies and these preliminary results point out the importance of choosing alternative phenotypes in psychiatric pharmacogenetics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle