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Enregistrement W2952508379 · doi:10.1101/167577

Genome-wide association analyses identify 44 risk variants and refine the genetic architecture of major depressive disorder

2017· preprint· en· W2952508379 sur OpenAlexaff
Naomi R. Wray, Stephan Ripke, Manuel Mattheisen, Maciej Trzaskowski, Enda M. Byrne, Abdel Abdellaoui, Mark J. Adams, Esben Agerbo, Tracy Air, Till F. M. Andlauer, Silviu‐Alin Bacanu, Marie Bækvad‐Hansen, Aartjan T.F. Beekman, Tim B. Bigdeli, Elisabeth B. Binder, Douglas Blackwood, Julien Bryois, Henriette N. Buttenschøn, Jonas Bybjerg‐Grauholm, Na Cai, Enrique Castelao, Jane Christensen, Toni‐Kim Clarke, Jonathan R. I. Coleman, Lucía Colodro‐Conde, Baptiste Couvy‐Duchesne, Nick Craddock, Gregory E. Crawford, Cheynna Crowley, Hassan S. Dashti, Gail Davies, Ian J. Deary, Franziska Degenhardt, Eske M. Derks, Neşe Direk, Conor V. Dolan, Erin C. Dunn, Thalia C. Eley, Nicholas Eriksson, Valentina Escott‐Price, Farnush Farhadi Hassan Kiadeh, Hilary K. Finucane, Andreas J. Forstner, Josef Frank, Helena Gaspar, Michael Gill, Paola Giusti-Rorínguez, Fernando S. Goes, Scott D. Gordon, Jakob Grove, Lynsey S. Hall, Christine Søholm Hansen, Thomas Folkmann Hansen, Stefan Herms, Ian B. Hickie, Per Hoffmann, Georg Homuth, Carsten Horn, Jouke‐Jan Hottenga, David M. Hougaard, Ming Hu, Craig Hyde, Marcus Ising, Rick Jansen, Fulai Jin, Eric Jorgenson, James A. Knowles, Isaac S. Kohane, Julia Kraft, Warren W. Kretzschmar, Jesper Krogh, Zoltán Kutalik, Jacqueline M. Lane, Yihan Li, Yun Li, Penelope A. Lind, Xiaoxiao Liu, Leina Lu, Donald J. MacIntyre, Dean F. MacKinnon, Robert Maier, Wolfgang Maier, Jonathan Marchini, Hamdi Mbarek, Patrick J. McGrath, Peter McGuffin, Sarah E. Medland, Divya Mehta, Christel M. Middeldorp, Evelin Mihailov, Yuri Milaneschi, Lili Milani, Francis M. Mondimore, Grant W. Montgomery, Sara Mostafavi, Niamh Mullins, Matthias Nauck, Bernard Ng, Michel G. Nivard, Dale R. Nyholt, Paul F. O’Reilly, Högni Óskarsson, Michael J. Owen, Jodie N. Painter, Carsten Bøcker, Marianne Giørtz Pedersen, Roseann E. Peterson, Erik Pettersson, Wouter J. Peyrot, Giorgio Pistis, Daniëlle Posthuma, Shaun Purcell, Jorge Quiroz, Per Qvist, John P. Rice, Brien P. Riley, Margarita Rivera, Saira Saeed Mirza, Richa Saxena, Robert A. Schoevers, Eva C. Schulte, Ling Shen, Jianxin Shi, Stanley I. Shyn, Engilbert Sigurðsson, Grant Sinnamon, Johannes H. Smit, Daniel J. Smıth, Hreinn Stefánsson, Stacy Steinberg, Craig A. Stockmeier, Fabian Streit, Jana Strohmaier, Katherine E. Tansey, Henning Teismann, Alexander Teumer, Wesley K. Thompson, Pippa A. Thomson, Thorgeir E. Thorgeirsson, Chao Tian, Matthew Traylor, Jens Treutlein, Vassily Trubetskoy, André G. Uitterlinden, Daniel Umbricht, Sandra Van der Auwera, Albert M. van Hemert, Alexander Viktorin, Peter M. Visscher, Yunpeng Wang, Bradley T. Webb, Shantel Weinsheimer, Jürgen Wellmann, Gonneke Willemsen, Stephanie H. Witt, Yang Wu, Hualin Simon Xi, Jian Yang, Futao Zhang, Volker Arolt, Bernhard T. Baune, Dorret I. Boomsma, Sven Cichon, Udo Dannlowski, Eco J. C. de Geus, J. Raymond DePaulo, Enrico Domenici, Katharina Domschke, Tõnu Esko, Hans J. Grabe, Steven P. Hamilton, Caroline Hayward, Andrew C. Heath, David A. Hinds, Kenneth S. Kendler, Stefan Kloiber, Glyn Lewis, Qingqin S. Li, Susanne Lucae, P.A. Madden, Patrik K. E. Magnusson, Nicholas G. Martin, Andrew M. McIntosh, Andres Metspalu, Ole Mors, Preben Bo Mortensen, Bertram Müller‐Myhsok, Merete Nordentoft, Markus M. Nöthen, Michael O‘Donovan, Sara A. Paciga, Nancy L. Pedersen, Brenda W.J.H. Penninx, Roy H. Perlis, David J. Porteous, James B. Potash, Martin Preisig, Marcella Rietschel, Catherine Schaefer, Thomas G. Schulze, Jordan W. Smoller, Henning Tiemeier, Rudolf Uher, Henry Völzke, Myrna M. Weissman, Thomas Werge, Ashley R. Winslow, Cathryn M. Lewis, Douglas F. Levinson, Gerome Breen, Anders D. Børglum, Patrick F. Sullivan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensDalhousie UniversityAmgen (Canada)
Organismes subventionnairesCilagWestfälische Wilhelms-Universität MünsterGillings School of Public HealthNational Institutes of HealthMax-Planck-GesellschaftKing's College LondonBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchQIMR Berghofer Medical Research InstituteSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustGlaxoSmithKlinePfizer
Mots-clésMajor depressive disorderSchizophrenia (object-oriented programming)Genetic architectureGenome-wide association studyGenetic associationPsychiatryAntidepressantPsychologyClinical psychologyMedicineGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGeneMoodBiologyQuantitative trait locusGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major depressive disorder (MDD) is a notably complex illness with a lifetime prevalence of 14%. 1 It is often chronic or recurrent and is thus accompanied by considerable morbidity, excess mortality, substantial costs, and heightened risk of suicide. 2-7 MDD is a major cause of disability worldwide. 8 We conducted a genome-wide association (GWA) meta-analysis in 130,664 MDD cases and 330,470 controls, and identified 44 independent loci that met criteria for statistical significance. We present extensive analyses of these results which provide new insights into the nature of MDD. The genetic findings were associated with clinical features of MDD, and implicated prefrontal and anterior cingulate cortex in the pathophysiology of MDD (regions exhibiting anatomical differences between MDD cases and controls). Genes that are targets of antidepressant medications were strongly enriched for MDD association signals (P=8.5×10 −10 ), suggesting the relevance of these findings for improved pharmacotherapy of MDD. Sets of genes involved in gene splicing and in creating isoforms were also enriched for smaller MDD GWA P-values, and these gene sets have also been implicated in schizophrenia and autism. Genetic risk for MDD was correlated with that for many adult and childhood onset psychiatric disorders. Our analyses suggested important relations of genetic risk for MDD with educational attainment, body mass, and schizophrenia: the genetic basis of lower educational attainment and higher body mass were putatively causal for MDD whereas MDD and schizophrenia reflected a partly shared biological etiology. All humans carry lesser or greater numbers of genetic risk factors for MDD, and a continuous measure of risk underlies the observed clinical phenotype. MDD is not a distinct entity that neatly demarcates normalcy from pathology but rather a useful clinical construct associated with a range of adverse outcomes and the end result of a complex process of intertwined genetic and environmental effects. These findings help refine and define the fundamental basis of MDD.

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)0,003
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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