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Enregistrement W2900663308 · doi:10.1101/469023

Genetic variation in the Major Histocompatibility Complex and association with depression

2018· preprint· en· W2900663308 sur OpenAlexaff
Kylie P. Glanville, Jonathan R. I. Coleman, Ken B. Hanscombe, Jack Euesden, Shing Wan Choi, Kirstin L. Purves, Gerome Breen, Tracy Air, Till F. M. Andlauer, Bernhard T. Baune, Elisabeth B. Binder, Douglas Blackwood, Dorret I. Boomsma, Henriette N. Buttenschøn, Lucía Colodro‐Conde, Udo Dannlowski, Neşe Direk, Erin C. Dunn, Andreas J. Forstner, Eco J. C. de Geus, Hans J. Grabe, Steven P. Hamilton, Ian Jones, Lisa Jones, James A. Knowles, Zoltán Kutalik, Douglas F. Levinson, Penelope A. Lind, Susanne Lucae, Patrik K. E. Magnusson, Peter McGuffin, Andrew M. McIntosh, Yuri Milaneschi, Ole Mors, Sara Mostafavi, Bertram Müller‐Myhsok, Nancy L. Pedersen, Brenda W.J.H. Penninx, James B. Potash, Martin Preisig, Stephan Ripke, Jianxin Shi, Stanley I. Shyn, Jordan W. Smoller, Fabian Streit, Patrick F. Sullivan, Henning Tiemeier, Rudolf Uher, Sandra Van der Auwera, Myrna M. Weissman, Paul F. O’Reilly, Cathryn M. Lewis

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilKing's Health PartnersKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchMaudsley CharityDepartment of Health and Social CareSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust
Mots-clésHuman leukocyte antigenDepression (economics)Major histocompatibility complexMajor depressive disorderHaplotypeAlleleGenome-wide association studyMedicineBiologyGeneticsPsychiatrySingle-nucleotide polymorphismGeneGenotypeAntigenCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The prevalence of depression is higher in individuals suffering from autoimmune diseases, but the mechanisms underlying the observed comorbidities are unknown. Epidemiological findings point to a bi-directional relationship - that depression increases the risk of developing an autoimmune disease, and vice-versa. Shared genetic etiology is a plausible explanation for the overlap between depression and autoimmune diseases. In this study we tested whether genetic variation in the Major Histocompatibility Complex (MHC), which is associated with risk for autoimmune diseases, is also associated with risk for depression. Method We fine-mapped the classical MHC (chr6: 29.6-33.1 Mb), imputing 216 Human Leukocyte Antigen (HLA) alleles and four Complement Component 4 (C4) haplotypes in studies from the Psychiatric Genomics Consortium (PGC) Major Depressive Disorder (MDD) working group and the UK Biobank (UKB). In the 26 PGC-MDD studies, cases met a lifetime diagnosis of MDD, determined by a structured diagnostic interview. In the UKB, cases and controls were identified from an online mental health questionnaire. The total sample size was 45,149 depression cases and 86,698 controls. We tested for association between depression status and imputed MHC variants in each study and performed an inverse-variance weighted meta-analysis across the PGC-MDD and UKB samples, applying both a conservative region-wide significance threshold (3.9-e6) and a candidate threshold (1.6e-4). Results No HLA alleles or C4 haplotypes were associated with depression at the conservative threshold in the PGC, UKB or meta-analysis. HLA-B*08:01 was associated with modest protection for depression at the candidate threshold in the meta-analysis. Under the conservative threshold, 70 SNPs were detected in the UKB and 143 SNPs were detected in the meta-analysis, mirroring previous findings from highly powered GWAS of depression. Discussion We found no evidence that HLA alleles, which play a major role in the genetic susceptibility to autoimmune diseases, or C4 haplotypes, which are strongly associated with schizophrenia, confer risk for depression. These results indicate that autoimmune diseases and depression do not share common risk loci of moderate or large effect in the MHC.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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