Transcriptome-wide association study of attention deficit hyperactivity disorder identifies associated genes and phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is one of the most common neurodevelopmental psychiatric disorders. Previous studies have shown that the disorder is highly heritable and associated with several different risk-taking behaviors. Additionally, brain-imaging studies have identified various brain regions such as the cerebellum and frontal cortex to be altered in ADHD. Large genome-wide association studies (GWAS) have identified several loci associated with ADHD. However, understanding the biological relevance of these genetic loci has proven to be difficult. Here, we conducted the largest ADHD transcriptome-wide association study (TWAS) to date consisting of 19,099 cases and 34,194 controls and identified 9 transcriptome-wide significant hits. We successfully demonstrate that several previous GWAS hits can be largely explained by expression. Probabilistic causal fine-mapping of TWAS signals prioritized KAT2B with a posterior probability of 0.467 in the dorsolateral prefrontal cortex and TMEM161B with a posterior probability of 0.838 in the amygdala. Furthermore, pathway enrichments identified dopaminergic and norepinephrine pathways, which are highly relevant for ADHD. Finally, we used the top eQTLs associated with the TWAS genes to identify phenotypes relevant to ADHD and found an inverse genetic correlation with educational attainment and a positive correlation with “ever smoker”, maternal smoking at birth, BMI, and schizophrenia. Overall, our findings highlight the power of TWAS to identify novel risk loci and prioritize putatively causal genes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».