Common variants in <i>CACNA1C</i> and MDD susceptibility: A comprehensive meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is one of the most common psychiatric disorders with a relatively high heritability (35-40%). Though rs1006737 in the CACNA1C gene showed significant association with MDD in a British large-scale candidate association study, most of the replication analyses with relatively small sample size reported negative association. Moreover, this locus has never been identified in previous genome-wide association studies (GWAS) for MDD. Here, we conducted a comprehensive meta-analysis of the association between CACNA1C variants and MDD risk by combining all published data. Genetic data from one European GWAS and five individual follow-up studies, which include up to 12,629 patients of MDD and 28,653 controls, that is, the largest sample size on CACNA1C to date, were collected. Rs1006737 showed significant association with MDD in the fixed-effect model (Z = 2.56, P = 0.011, OR = 1.08, 95%CI = 1.04-1.12) and the association remained after reanalyzing the data according to ethnicity. We additionally analyzed other 25 SNPs, genotyped in only one replication study, across the CACNA1C locus, and found that two SNPs, rs4765905 (P = 0.041, OR = 1.05, 95%CI 1.00-1.09) and rs4765937 (P = 0.025, OR = 1.05, 95%CI 1.01-1.09) showed nominal association with MDD, while rs2239073 (P = 0.002, OR = 1.07, 95%CI 1.02-1.11) exhibited significant association with MDD, which survived from multiple corrections. Our study provides support for positive association between CACNA1C and MDD; however, the current data suggest the necessity of replication analyses in a larger-scale sample. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».