A Comprehensive Analysis of Nuclear-Encoded Mitochondrial Genes in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The genetic risk factors of schizophrenia (SCZ), a severe psychiatric disorder, are not yet fully understood. Multiple lines of evidence suggest that mitochondrial dysfunction may play a role in SCZ, but comprehensive association studies are lacking. We hypothesized that variants in nuclear-encoded mitochondrial genes influence susceptibility to SCZ. METHODS: We conducted gene-based and gene-set analyses using summary association results from the Psychiatric Genomics Consortium Schizophrenia Phase 2 (PGC-SCZ2) genome-wide association study comprising 35,476 cases and 46,839 control subjects. We applied the MAGMA method to three sets of nuclear-encoded mitochondrial genes: oxidative phosphorylation genes, other nuclear-encoded mitochondrial genes, and genes involved in nucleus-mitochondria crosstalk. Furthermore, we conducted a replication study using the iPSYCH SCZ sample of 2290 cases and 21,621 control subjects. RESULTS: In the PGC-SCZ2 sample, 1186 mitochondrial genes were analyzed, among which 159 had p values < .05 and 19 remained significant after multiple testing correction. A meta-analysis of 818 genes combining the PGC-SCZ2 and iPSYCH samples resulted in 104 nominally significant and nine significant genes, suggesting a polygenic model for the nuclear-encoded mitochondrial genes. Gene-set analysis, however, did not show significant results. In an in silico protein-protein interaction network analysis, 14 mitochondrial genes interacted directly with 158 SCZ risk genes identified in PGC-SCZ2 (permutation p = .02), and aldosterone signaling in epithelial cells and mitochondrial dysfunction pathways appeared to be overrepresented in this network of mitochondrial and SCZ risk genes. CONCLUSIONS: This study provides evidence that specific aspects of mitochondrial function may play a role in SCZ, but we did not observe its broad involvement even using a large sample.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».