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Enregistrement W2802899532 · doi:10.3389/fpsyt.2018.00207

Analysis of the Influence of microRNAs in Lithium Response in Bipolar Disorder

2018· article· en· W2802899532 sur OpenAlexaff
Céline S. Reinbold, Andreas J. Forstner, Julian Hecker, Janice M. Fullerton, Per Hoffmann, Liping Hou, Urs Heilbronner, Franziska Degenhardt, Mazda Adli, Kazufumi Akiyama, Nirmala Akula, Raffaella Ardau, Bárbara Arias, Lena Backlund, Antonio Benabarre, Susanne Bengesser, Abesh Kumar Bhattacharjee, Joanna M. Biernacka, Armin Birner, Cynthia Marie‐Claire, Pablo Cervantes, Guo‐Bo Chen, Hsi‐Chung Chen, Caterina Chillotti, Scott R. Clark, Francesc Colom, David A. Cousins, Cristiana Cruceanu, Piotr M. Czerski, Alexandre Dayer, Bruno Étain, Peter Falkai, Louise Frisén, Sébastien Gard, Julie Garnham, Fernando S. Goes, Paul Grof, Oliver Gruber, Ryota Hashimoto, Joanna Hauser, Stefan Herms, Stéphane Jamain, Esther Jiménez, Jean‐Pierre Kahn, Layla Kassem, Sarah Kittel‐Schneider, Sebastian Kliwicki, Barbara König, Ichiro Kusumi, Nina Lackner, Gonzalo Laje, Mikael Landén, Catharina Lavebratt, Marion Leboyer, Susan G. Leckband, Carlos López‐Jaramillo, Glenda MacQueen, Mirko Manchia, Lina Martinsson, Manuel Mattheisen, Michael J. McCarthy, Susan L. McElroy, Marina Mitjans, Francis M. Mondimore, Palmiero Monteleone, Caroline M. Nievergelt, Urban Ösby, Norio Ozaki, Roy H. Perlis, Andrea Pfennig, Daniela Reich‐Erkelenz, Guy A. Rouleau, Peter R. Schofield, Klaus Oliver Schubert, Barbara Schweizer, Florian Seemüller, Giovanni Severino, Tatyana Shekhtman, Paul D. Shilling, Kazutaka Shimoda, Christian Simhandl, Claire Slaney, Jordan W. Smoller, Alessio Squassina, Thomas Stamm, Pavla Stopková, Sarah K. Tighe, Alfonso Tortorella, Gustavo Turecki, Julia Volkert, Stephanie H. Witt, A. Jordan Wright, L. Trevor Young, Peter P. Zandi, James B. Potash, J. Raymond DePaulo, Michael Bauer, Eva Z. Reininghaus, Tomáš Novák, Jean-Michel Aubry, Mario Maj, Bernhard T. Baune, Philip B. Mitchell, Eduard Vieta, Mark A. Frye, Janusz Rybakowski, Po‐Hsiu Kuo, Tadafumi Kato, Maria Grigoroiu‐Serbânescu, Andreas Reif, Maria Del Zompo, Frank Bellivier, Martin Schalling, Naomi R. Wray, John R. Kelsoe, Martin Alda, Francis J. McMahon, Thomas G. Schulze, Marcella Rietschel, Markus M. Nöthen, Sven Cichon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteMcGill University Health CentreDalhousie UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésBipolar disorderLithium (medication)PsychologymicroRNAMedicinePsychiatryBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bipolar disorder (BD) is a common, highly heritable neuropsychiatric disease characterized by recurrent episodes of mania and depression. Lithium is the best-established long-term treatment for BD, even though individual response is highly variable. Evidence suggests that some of this variability has a genetic basis. This is supported by the largest genome-wide association study (GWAS) of lithium response to date conducted by the International Consortium on Lithium Genetics (ConLiGen). Recently, we performed the first genome-wide analysis of the involvement of miRNAs in BD and identified nine BD-associated miRNAs. However, it is unknown whether these miRNAs are also associated with lithium response in BD. In the present study, we therefore tested whether common variants at these nine candidate miRNAs contribute to the variance in lithium response in BD. Furthermore, we systematically analyzed whether any other miRNA in the genome is implicated in the response to lithium. For this purpose, we performed gene-based tests for all known miRNA coding genes in the ConLiGen GWAS dataset (n=2,563 patients) using a set-based testing approach adapted from the versatile gene-based test for GWAS (VEGAS2). In the candidate approach, miR-499a showed a nominally significant association with lithium response, providing some evidence for involvement in both development and treatment of BD. In the genome-wide miRNA analysis, 71 miRNAs showed nominally significant associations with the dichotomous phenotype and 106 with the continuous trait for treatment response. A total of 15 miRNAs revealed nominal significance in both phenotypes with miR-633 showing the strongest association with the continuous trait (p=9.80E-04) and miR-607 with the dichotomous phenotype (p=5.79E-04). No association between miRNAs and treatment response to lithium in BD in either of the tested conditions withstood multiple testing correction. Given the limited power of our study, the investigation of miRNAs in larger GWAS samples of BD and lithium response is warranted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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