Genetic correlations among psychiatric and immune‐related phenotypes based on genome‐wide association data
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with psychiatric disorders have elevated rates of autoimmune comorbidity and altered immune signaling. It is unclear whether these altered immunological states have a shared genetic basis with those psychiatric disorders. The present study sought to use existing summary-level data from previous genome-wide association studies to determine if commonly varying single nucleotide polymorphisms are shared between psychiatric and immune-related phenotypes. We estimated heritability and examined pair-wise genetic correlations using the linkage disequilibrium score regression (LDSC) and heritability estimation from summary statistics methods. Using LDSC, we observed significant genetic correlations between immune-related disorders and several psychiatric disorders, including anorexia nervosa, attention deficit-hyperactivity disorder, bipolar disorder, major depression, obsessive compulsive disorder, schizophrenia, smoking behavior, and Tourette syndrome. Loci significantly mediating genetic correlations were identified for schizophrenia when analytically paired with Crohn's disease, primary biliary cirrhosis, systemic lupus erythematosus, and ulcerative colitis. We report significantly correlated loci and highlight those containing genome-wide associations and candidate genes for respective disorders. We also used the LDSC method to characterize genetic correlations among the immune-related phenotypes. We discuss our findings in the context of relevant genetic and epidemiological literature, as well as the limitations and caveats of the study.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».