A rare missense variant in RCL1 segregates with depression in extended families
Notice bibliographique
Résumé
Depression is the most prevalent psychiatric disorder with a complex and elusive etiology that is moderately heritable. Identification of genes would greatly facilitate the elucidation of the biological mechanisms underlying depression, however, its complex etiology has proved to be a major bottleneck in the identification of its genetic risk factors, especially in genome-wide association-like studies. In this study, we exploit the properties of a genetic isolate and its family-based structure to explore whether relatively rare exonic variants influence the burden of depressive symptoms in families. Using a multistep approach involving linkage and haplotype analyses followed by exome sequencing in the Erasmus Rucphen Family (ERF) study, we identified a rare (minor allele frequency (MAF)=1%) missense c.1114C>T mutation (rs115482041) in the RCL1 gene segregating with depression across multiple generations. Rs115482041 showed significant association with depressive symptoms ( N =2393, β T-allele =2.33, P -value=1 × 10 −4 ) and explained 2.9% of the estimated genetic variance of depressive symptoms (22%) in ERF. Despite being twice as rare (MAF<0.5%), c.1114C>T showed similar effect and significant association with depressive symptoms in samples from the independent population-based Rotterdam study ( N =1604, β T-allele =3.60, P -value=3 × 10 − 2 ). A comparison of RCL1 expression in human and mouse brain revealed a striking co-localization of RCL1 with the layer 1 interlaminar subclass of astrocytes found exclusively in higher-order primates. Our findings identify RCL1 as a novel candidate gene for depression and offer insights into mechanisms through which RCL1 may be relevant for depression.
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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 | 0,000 | 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 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 ».