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Enregistrement W2952687080 · doi:10.1101/257311

Trans-ancestral GWAS of alcohol dependence reveals common genetic underpinnings with psychiatric disorders

2018· preprint· en· W2952687080 sur OpenAlexaff
Raymond K. Walters, Mark J. Adams, Amy Adkins, Fazil Alıev, Silviu‐Alin Bacanu, Anthony Batzler, Sarah Bertelsen, Joanna M. Biernacka, Tim B. Bigdeli, Li‐Shiun Chen, Toni‐Kim Clarke, Yi‐Ling Chou, Franziska Degenhardt, Anna R. Docherty, Pierre Fontanillas, Jerome C. Foo, Louis Fox, Josef Frank, Ina Giegling, Scott D. Gordon, Laura M. Hack, Annette M. Hartmann, Sarah M. Hartz, Stefanie Heilmann‐Heimbach, Stefan Herms, Colin A. Hodgkinson, Per Hoffmann, Jouke‐Jan Hottenga, Martin A. Kennedy, Mervi Alanne-Kinnunen, Bettina Konte, Jari Lahti, Marius Lahti‐Pulkkinen, Lannie Ligthart, Anu Loukola, Brion S. Maher, Hamdi Mbarek, Andrew M. McIntosh, Matthew B. McQueen, Yuri Milaneschi, Teemu Palviainen, John F. Pearson, Roseann E. Peterson, Renato Polimanti, Samuli Ripatti, Euijung Ryu, Nancy L. Saccone, Jessica E. Salvatore, Sandra Sanchez‐Roige, Melanie L. Schwandt, Richard Sherva, Fabian Streit, Jana Strohmaier, Nathaniel Thomas, Jen‐Chyong Wang, Bradley T. Webb, Robbee Wedow, Leah Wetherill, Amanda G. Wills, Jason D. Boardman, Danfeng Chen, Doo‐Sup Choi, William Copeland, Robert Culverhouse, Norbert Dahmen, Louisa Degenhardt, Benjamin W. Domingue, Sarah L. Elson, Mark A. Frye, Wolfgang Gäbel, Marcus Ising, Emma C. Johnson, Margaret A. Keyes, Falk Kiefer, John R. Kramer, Samuel Kuperman, Susanne Lucae, Michael T. Lynskey, Wolfgang Maier, Karl Mann, Satu Männistö, Jeanette N. McClintick, Jacquelyn L. Meyers, Bertram Müller‐Myhsok, John I. Nürnberger, Aarno Palotie, Ulrich W. Preuss, Katri Räikkönen, Maureen Reynolds, Monika Ridinger, Norbert Scherbaum, Marc Shuckit, Michael Soyka, Jens Treutlein, Stephanie H. Witt, Norbert Wodarz, Peter Zill, Daniel E. Adkins, Joseph M. Boden, Dorret I. Boomsma, Laura J. Bierut, Sandra A. Brown, Kathleen K. Bucholz, Sven Cichon, E. Jane Costello, Harriet de Wit, Nancy Diazgranados, Danielle M. Dick, Johan G. Eriksson, Lindsay A. Farrer, Tatiana Foroud, Nathan A. Gillespie, Alison Goate, David Goldman, Richard A. Grucza, Dana B. Hancock, Kathleen Mullan Harris, Andrew C. Heath, Victor Hesselbrock, John K. Hewitt, Christian J. Hopfer, L. John Horwood, William G. Iacono, Eric O. Johnson, Jaakko Kaprio, Victor M. Karpyak, Kenneth S. Kendler, Henry R. Kranzler, Kenneth Krauter, Paul Lichtenstein, Penelope A. Lind, Matt McGue, James MacKillop, Pamela A. F. Madden, Hermine H. Maes, Patrik K. E. Magnusson, Nicholas G. Martin, Sarah E. Medland, Grant W. Montgomery, Elliot C. Nelson, Markus M. Nöthen, Abraham A. Palmer, Nancy L. Pedersen, Brenda W.J.H. Penninx, Bernice Porjesz, John P. Rice, Marcella Rietschel, Brien P. Riley, Richard J. Rose, Dan Rujescu, Pei‐Hong Shen, Judy L. Silberg, Michael C. Stallings, Ralph E. Tarter, Michael M. Vanyukov, Scott Vrieze, Tamara L. Wall, John B. Whitfield, Hongyu Zhao, Benjamin M. Neale, Joel Gelernter, Howard J. Edenberg, Arpana Agrawal

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenome-wide association studyGenetic architectureAlcohol dependenceSchizophrenia (object-oriented programming)ADH1BPsychiatryPolygenic risk scoreCannabisAlcohol consumptionGeneticsMedicineBiologyGeneSingle-nucleotide polymorphismAlcoholQuantitative trait locus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Liability to alcohol dependence (AD) is heritable, but little is known about its complex polygenic architecture or its genetic relationship with other disorders. To discover loci associated with AD and characterize the relationship between AD and other psychiatric and behavioral outcomes, we carried out the largest GWAS to date of DSM - IV diagnosed AD. Genome - wide data on 14,904 individuals with AD and 37,944 controls from 28 case / control and family - based studies were meta - analyzed, stratified by genetic ancestry (European, N = 46,568; African; N = 6,280). Independent, genome - wide significant effects of different ADH1B variants were identified in European (rs1229984; p = 9.8E - 13) and African ancestries (rs2066702; p = 2.2E - 9). Significant genetic correlations were observed with schizophrenia, ADHD, depression, and use of cigarettes and cannabis. There was only modest genetic correlation with alcohol consumption and inconsistent associations with problem drinking. The genetic underpinnings of AD only partially overlap with those for alcohol consumption, underscoring the genetic distinction between pathological and non - pathological drinking behaviors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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