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Enregistrement W2480021183 · doi:10.1016/j.biopsych.2016.05.010

Genome-wide Association for Major Depression Through Age at Onset Stratification: Major Depressive Disorder Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium

2016· article· en· W2480021183 sur OpenAlexfundno aff
Robert A. Power, Katherine E. Tansey, Henriette N. Buttenschøn, Sarah Cohen‐Woods, Tim B. Bigdeli, Lynsey S. Hall, Zoltán Kutalik, Sang Lee, Stephan Ripke, Stacy Steinberg, Alexander Teumer, Alexander Viktorin, Naomi R. Wray, Volker Arolt, B. Baune, Dorret I. Boomsma, Anders D. Børglum, Enda M. Byrne, Enrique Castelao, Nick Craddock, Ian Craig, Udo Dannlowski, Ian J. Deary, Franziska Degenhardt, Andreas J. Forstner, Scott D. Gordon, Hans J. Grabe, Jakob Grove, Steven P. Hamilton, Caroline Hayward, Andrew C. Heath, Lynne J. Hocking, Georg Homuth, Jouke‐Jan Hottenga, Stefan Kloiber, Jesper Krogh, Mikael Landén, Maren Lang, Douglas F. Levinson, Paul Lichtenstein, Susanne Lucae, Donald J. MacIntyre, Pamela A. F. Madden, Patrik K. E. Magnusson, Nicholas G. Martin, Andrew M. McIntosh, Christel M. Middeldorp, Yuri Milaneschi, Grant W. Montgomery, Ole Mors, Bertram Müller‐Myhsok, Dale R. Nyholt, Högni Óskarsson, Michael J. Owen, Sandosh Padmanabhan, Brenda W.J.H. Penninx, Michele L. Pergadia, David J. Porteous, James B. Potash, Martin Preisig, Margarita Rivera, Jianxin Shi, Stanley I. Shyn, Engilbert Sigurðsson, Johannes H. Smit, Blair H. Smith, Hreinn Stefánsson, Kāri Stefánsson, Jana Strohmaier, Patrick F. Sullivan, Pippa A. Thomson, Thorgeir E. Thorgeirsson, Sandra Van der Auwera, Myrna M. Weissman, Gerome Breen, Cathryn M. Lewis

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen BiotechNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthStrategic Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilAustralian Research CouncilRoy J. and Lucille A. Carver College of Medicine, University of IowaBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilStanley Center for Psychiatric Research, Broad InstituteUniversity of North Carolina at Chapel HillDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SMedical Research CouncilServierRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnMedical Research Council CanadaCentre Hospitalier Universitaire VaudoisGöteborgs UniversitetVetenskapsrådetNational Cancer InstituteLundbeckfondenDeutsche ForschungsgemeinschaftNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekQueensland Brain InstituteKarolinska InstitutetUniversity of QueenslandQueensland University of TechnologySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUniversity of GlasgowUniversity of New EnglandMassachusetts Institute of TechnologyEuropean Science FoundationKing's College LondonChief Scientist OfficeNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesInstitut for Klinisk Medicin, Aarhus UniversitetKing’s College LondonScottish Funding CouncilSanofiBroad InstituteWellcome TrustVirginia Commonwealth UniversityNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCentre for Cognitive Ageing and Cognitive EpidemiologyUniversity of PittsburghQIMR Berghofer Medical Research InstituteScottish GovernmentMinistry of Cultural AffairsPhilipps-Universität MarburgUniversity of Texas Southwestern Medical CenterCardiff UniversityCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalEli Lilly and CompanySeventh Framework ProgrammeKaiser PermanenteVrije Universiteit AmsterdamStiftelsen för Strategisk ForskningUniversity of DundeeEuropean CommissionUniversity of AberdeenUniversidad del AtlánticoMassachusetts General HospitalNational Science FoundationWellcomeAarhus UniversitetZonMwStrategiske ForskningsrådGlaxoSmithKlineNational Institute for Health and Care ResearchUniversidad de GranadaAarhus UniversitetshospitalNational Center for Research ResourcesNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonFlorida Atlantic UniversityChief Scientist Office, Scottish Government Health and Social Care DirectorateInstitute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King’s College LondonHáskóli ÍslandsLandspítali HáskólasjúkrahúsBundesministerium für Bildung und ForschungInstitute of GeneticsUniversität GreifswaldNational Rosacea SocietyChinese Society of Clinical OncologyAmgenPfizer
Mots-clésDepression (economics)GenomicsGenome-wide association studyPsychiatryPsychiatric geneticsMajor depressive disorderAssociation (psychology)PsychologyMedicineClinical psychologyGenomeGeneticsBiologyGenotypeSchizophrenia (object-oriented programming)GeneSingle-nucleotide polymorphismPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is a disabling mood disorder, and despite a known heritable component, a large meta-analysis of genome-wide association studies revealed no replicable genetic risk variants. Given prior evidence of heterogeneity by age at onset in MDD, we tested whether genome-wide significant risk variants for MDD could be identified in cases subdivided by age at onset. METHODS: Discovery case-control genome-wide association studies were performed where cases were stratified using increasing/decreasing age-at-onset cutoffs; significant single nucleotide polymorphisms were tested in nine independent replication samples, giving a total sample of 22,158 cases and 133,749 control subjects for subsetting. Polygenic score analysis was used to examine whether differences in shared genetic risk exists between earlier and adult-onset MDD with commonly comorbid disorders of schizophrenia, bipolar disorder, Alzheimer's disease, and coronary artery disease. RESULTS: ). Using polygenic score analyses, we show that earlier-onset MDD is genetically more similar to schizophrenia and bipolar disorder than adult-onset MDD. CONCLUSIONS: We demonstrate that using additional phenotype data previously collected by genetic studies to tackle phenotypic heterogeneity in MDD can successfully lead to the discovery of genetic risk factor despite reduced sample size. Furthermore, our results suggest that the genetic susceptibility to MDD differs between adult- and earlier-onset MDD, with earlier-onset cases having a greater genetic overlap with schizophrenia and bipolar disorder.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations217
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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