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Transancestral GWAS of alcohol dependence reveals common genetic underpinnings with psychiatric disorders
Raymond K. Walters, Renato Polimanti, Emma C. Johnson, Jeanette N. McClintick, Mark J. Adams, Amy Adkins, Fazil Alıev, Silviu‐Alin Bacanu, Anthony Batzler, Sarah Bertelsen, Joanna M. Biernacka, Tim B. Bigdeli, Li‐Shiun Chen, Toni‐Kim Clarke, Yi‐Ling Chou, Franziska Degenhardt, Anna R. Docherty, Alexis C. Edwards, Pierre Fontanillas, Jerome C. Foo, Louis Fox, Josef Frank, Ina Giegling, Scott D. Gordon, Laura M. Hack, Annette M. Hartmann, Sarah M. Hartz, Stefanie Heilmann‐Heimbach, Stefan Herms, Colin A. Hodgkinson, Per Hoffmann, Jouke‐Jan Hottenga, Martin A. Kennedy, Mervi Alanne-Kinnunen, Bettina Konte, Jari Lahti, Marius Lahti‐Pulkkinen, Dongbing Lai, Lannie Ligthart, Anu Loukola, Brion S. Maher, Hamdi Mbarek, Andrew M. McIntosh, Matthew B. McQueen, Jacquelyn L. Meyers, Yuri Milaneschi, Teemu Palviainen, John F. Pearson, Roseann E. Peterson, Samuli Ripatti, Euijung Ryu, Nancy L. Saccone, Jessica E. Salvatore, Sandra Sanchez‐Roige, Melanie L. Schwandt, Richard Sherva, Fabian Streit, Jana Strohmaier, Nathaniel Thomas, Jen‐Chyong Wang, Bradley T. Webb, Robbee Wedow, Leah Wetherill, Amanda G. Wills, Danfeng Chen, Doo‐Sup Choi, William Copeland, Robert Culverhouse, Norbert Dahmen, Louisa Degenhardt, Benjamin W. Domingue, Sarah L. Elson, Mark A. Frye, Wolfgang Gäbel, Caroline Hayward, Marcus Ising, Margaret A. Keyes, Falk Kiefer, John R. Kramer, Samuel Kuperman, Susanne Lucae, Michael T. Lynskey, Wolfgang Maier, Karl Mann, Satu Männistö, Bertram Müller‐Myhsok, Alison D. Murray, John I. Nürnberger, Aarno Palotie, Ulrich W. Preuss, Katri Räikkönen, Maureen Reynolds, Monika Ridinger, Norbert Scherbaum, Marc A. Schuckit, Michael Soyka, Jens Treutlein, Stephanie H. Witt, Norbert Wodarz, Peter Zill, Daniel E. Adkins, Joseph M. Boden, Dorret I. Boomsma, Laura J. Bierut, Sandra A. Brown, Kathleen K. Bucholz, Sven Cichon, E. Jane Costello, Harriet de Wit, Nancy Diazgranados, Danielle M. Dick, Johan G. Eriksson, Lindsay A. Farrer, Tatiana Foroud, Nathan A. Gillespie, Alison Goate, David Goldman, Richard A. Grucza, Dana B. Hancock, Kathleen Mullan Harris, Andrew C. Heath, Victor Hesselbrock, John K. Hewitt, Christian J. Hopfer, L. John Horwood, William Iacono, Eric O. Johnson, Jaakko Kaprio, Victor M. Karpyak, Kenneth S. Kendler, Henry R. Kranzler, Kenneth Krauter, Paul Lichtenstein, Penelope A. Lind, Matt McGue, James MacKillop, Pamela A. F. Madden, Hermine H. Maes, Patrik K. E. Magnusson, Nicholas G. Martin, Sarah E. Medland, Grant W. Montgomery, Elliot C. Nelson, Markus M. Nöthen, Abraham A. Palmer, Nancy L. Pedersen, Brenda W.J.H. Penninx, Bernice Porjesz, John P. Rice, Marcella Rietschel, Brien P. Riley, Richard J. Rose, Dan Rujescu, Pei‐Hong Shen, Judy L. Silberg, Michael C. Stallings, Ralph E. Tarter, Michael M. Vanyukov, Scott Vrieze, Tamara L. Wall, John B. Whitfield, Hongyu Zhao, Benjamin M. Neale, Joel Gelernter, Howard J. Edenberg, Arpana Agrawal
Notice bibliographique
RevueNature Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Health and Medical Research CouncilNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismH. Lundbeck A/SCenter for Individualized Medicine, Mayo ClinicGillings School of Public HealthAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAvera Institute for Human GeneticsYale UniversityU.S. Department of Veterans AffairsStiftelsen för Strategisk ForskningNational Institute on Drug AbuseUniversity of PennsylvaniaVetenskapsrådetVirginia Commonwealth UniversityGeorgia Clinical and Translational Science AllianceWellcome TrustEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentZonMwKarolinska InstitutetLundbeckfondenNational Institute of Mental HealthPfizer
Mots-clésGenome-wide association studyAlcohol dependenceNeurosciencePsychologyPsychiatryNeuroimagingAlcoholGeneticsSingle-nucleotide polymorphismBiologyGene
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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.
Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
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
Citations711
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon