Genetics of suicide attempts in individuals with and without mental disorders: a population-based genome-wide association study
Notice bibliographique
Résumé
Family studies have shown an aggregation of suicidal behavior in families. Yet, molecular studies are needed to identify loci accounting for genetic heritability. We conducted a genome-wide association study and estimated single nucleotide polymorphisms (SNP) heritability for a suicide attempt. In a case-cohort study, national data on all individuals born in Denmark after 1981 and diagnosed with severe mental disorders prior to 2013 ( n = 57,377) and individuals from the general population ( n = 30,000) were obtained. After quality control, the sample consisted of 6024 cases with an incidence of suicide attempt and 44,240 controls with no record of a suicide attempt. Suggestive associations between SNPs, rs6880062 ( p -value: 5.4 × 10 −8 ) and rs6880461 ( p -value: 9.5 × 10 −8 ), and suicide attempt were identified when adjusting for socio-demographics. Adjusting for mental disorders, three significant associations, all on chromosome 20, were identified: rs4809706 ( p -value: 2.8 × 10 −8 ), rs4810824 ( p -value: 3.5 × 10 −8 ), and rs6019297 ( p -value: 4.7 × 10 8 ). Sub-group analysis of cases with affective disorders revealed SNPs associated with suicide attempts when compared to the general population for gene PDE4B. All SNPs explained 4.6% [CI-95: 2.9–6.3%] of the variation in suicide attempt. Controlling for mental disorders reduced the heritability to 1.9% [CI-95: 0.3–3.5%]. Affective and autism spectrum disorders exhibited a SNP heritability of 5.6% [CI-95: 1.9–9.3%] and 9.6% [CI-95: 1.1–18.1%], respectively. Using the largest sample to date, we identified significant SNP associations with suicide attempts and support for a genetic transmission of suicide attempt, which might not solely be explained by mental disorders.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».