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Enregistrement W2886523444 · doi:10.1101/383331

The genetics of the mood disorder spectrum: genome-wide association analyses of over 185,000 cases and 439,000 controls

2018· preprint· en· W2886523444 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan R. I. Coleman, Héléna A. Gaspar, Julien Bryois, Gerome Breen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Health and Medical Research CouncilStanley Center for Psychiatric Research, Broad InstituteUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthMinistry of Cultural AffairsH. Lundbeck A/SMedical Research CouncilSiemens HealthineersChinese Society of Clinical OncologyNovo Nordisk FondenNSW Ministry of HealthVetenskapsrådetRegion HovedstadenNovo NordiskEuropean Regional Development FundKing's College LondonMax-Planck-GesellschaftCenter for Individualized Medicine, Mayo ClinicDeutsche ForschungsgemeinschaftNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekGeneralitat de CatalunyaStanley Medical Research InstituteBundesministerium für Bildung und ForschungSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUniversität GreifswaldAgence Nationale de la RechercheCanadian Institutes of Health ResearchOffice of Health and Medical ResearchRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnScottish Funding CouncilEuropean CommissionBroad InstituteQIMR Berghofer Medical Research InstituteNorges ForskningsrådErasmus Medisch CentrumStiftelsen för Strategisk ForskningNeuroscience Research AustraliaWellcome TrustKarolinska InstitutetZonMwNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionNational Institute on Drug AbuseSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismStockholms Läns LandstingHøjteknologifondenLundbeckfondenState University of New YorkKaiser PermanenteInstituto de Salud Carlos IIIEllison Medical FoundationU.S. Department of Health and Human ServicesMayo ClinicGlaxoSmithKlineAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaNational Institute for Health and Care ResearchWayne and Gladys Valley FoundationDepartament de Salut, Generalitat de CatalunyaNational Science FoundationUniversity of MichiganCilagRobert Wood Johnson FoundationPfizerWestfälische Wilhelms-Universität MünsterNational Institute on AgingMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de España
Mots-clésBipolar disorderMajor depressive disorderMood disordersGenome-wide association studyMoodDepression (economics)PsychiatryGenetic associationPsychologyBipolar II disorderClinical psychologyGeneticsGenotypeBiologySingle-nucleotide polymorphismAnxietyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mood disorders (including major depressive disorder and bipolar disorder) affect 10-20% of the population. They range from brief, mild episodes to severe, incapacitating conditions that markedly impact lives. Despite their diagnostic distinction, multiple approaches have shown considerable sharing of risk factors across the mood disorders. Methods To clarify their shared molecular genetic basis, and to highlight disorder-specific associations, we meta-analysed data from the latest Psychiatric Genomics Consortium (PGC) genome-wide association studies of major depression (including data from 23andMe) and bipolar disorder, and an additional major depressive disorder cohort from UK Biobank (total: 185,285 cases, 439,741 controls; non-overlapping N = 609,424). Results Seventy-three loci reached genome-wide significance in the meta-analysis, including 15 that are novel for mood disorders. More genome-wide significant loci from the PGC analysis of major depression than bipolar disorder reached genome-wide significance. Genetic correlations revealed that type 2 bipolar disorder correlates strongly with recurrent and single episode major depressive disorder. Systems biology analyses highlight both similarities and differences between the mood disorders, particularly in the mouse brain cell types implicated by the expression patterns of associated genes. The mood disorders also differ in their genetic correlation with educational attainment – positive in bipolar disorder but negative in major depressive disorder. Conclusions The mood disorders share several genetic associations, and can be combined effectively to increase variant discovery. However, we demonstrate several differences between these disorders. Analysing subtypes of major depressive disorder and bipolar disorder provides evidence for a genetic mood disorders spectrum.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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