Polygenic risk scores distinguish patients from non‐affected adult relatives and from normal controls in schizophrenia and bipolar disorder multi‐affected kindreds
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have used results on SNP association with schizophrenia (SZ) and bipolar disorder (BD) to create polygenic risk scores (PRS) discriminating non‐familial unrelated patients from controls. Little is known about the role of PRS in densely affected multigenerational families. We tested PRS differences between affected SZ and BD family members from their non‐affected adult relatives (NAARs) in Eastern Quebec Kindreds and from controls. We examined 1227 subjects: from 17 SZ and BD kindreds, we studied 153 patients (57 SZ, 13 schizoaffective, and 83 BD) and 180 NAARs, and 894 unrelated controls from the Eastern Quebec population. PRS were derived from published case‐control association studies of SZ and BD. We also constructed a combined SZ and BD PRS by using SNPs from both SZ and BD PRS. SZ patients had higher SZ PRS than controls (p = 0.0039, R2 = 0.027) and BD patients had higher BD PRS than controls (p = 0.013, R2 = 0.027). Differences between affected subjects and NAARs and controls were significant with both SZ and BD PRS. Moreover, a combined SZ‐BD PRS was also significantly associated with SZ and BD when compared to NAARs (p = 0.0019, R2 = 0.010) and controls (p = 0.0025, R2 = 0.028), revealing a SZ‐BD commonality effect in PRS at the diagnosis level. The SZ and the BD PRS, however, showed a degree of specificity regarding thought disorder symptoms. Overall, our report would confirm the usefulness of PRS in capturing the contribution of common genetic variants to the risk of SZ and BD in densely affected families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».