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Enregistrement W2614546422 · doi:10.1002/ajmg.b.32535

Genetic influences on ADHD symptom dimensions: Examination of a priori candidates, gene‐based tests, genome‐wide variation, and SNP heritability

2017· article· en· W2614546422 sur OpenAlexaff
L. Cinnamon Bidwell, Joshua C. Gray, Jessica Weafer, Abraham A. Palmer, Harriet de Wit, James MacKillop

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part B Neuropsychiatric Genetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of GuelphSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHomewood Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésHeritabilitySNPGeneticsVariation (astronomy)BiologyGenetic variationGenome-wide association studyGenomeMissing heritability problemGeneEvolutionary biologyComputational biologySingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the heritability of ADHD is estimated to be high, identifying specific genetic markers remains challenging. Most studies to date have examined the genetic basis of ADHD by employing dichotomous diagnostic phenotypes, but, as ADHD symptoms tend to be phenotypically dimensional, an alternative and potentially informative approach is to examine continuous indices of inattention and hyperactivity-impulsivity symptoms. The current study aimed to identify genetic effects on dimensionally-focused adult ADHD-related phenotypes in 990 individuals of European ancestry with intentionally low levels of substance misuse to avoid confounding. The study used four complementary approaches: (1) analysis of a priori candidate loci identified in prior meta-analytic work; (2) gene-based analysis; (3) hypothesis-free genome-wide association testing; and (4) single nucleotide polymorphism (SNP) heritability via genomic-relatedness-matrix restricted maximum likelihood analysis (GREML). The GREML analysis included a bivariate model to test whether the ADHD symptom dimensions index the same genetic liability. The results revealed significant differential associations between two a priori loci and ADHD phenotypes, rs6296 in HTR1B with inattention and rs3746544 in SNAP-25 with hyperactivity-impulsivity. No significant gene-based or genome-wide associations were detected, but SNP heritability revealed that a large portion of genetic variance was accounted for by common SNPs (44%, 55%, and 59% for inattention, hyperactivity-impulsivity, and total ADHD, respectively) and substantial shared genetic variance across inattention and hyperactivity-impulsivity (86%). These findings reveal both unique and common patterns of genetic influences across dimensional ADHD-related phenotypes. More broadly, these findings reveal the value in using multiple methods to understand the genetic etiology of ADHD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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