Genome‐wide association study of alcohol use disorder identification test (AUDIT) scores in 20 328 research participants of European ancestry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic factors contribute to the risk for developing alcohol use disorder (AUD). In collaboration with the genetics company 23andMe, Inc., we performed a genome‐wide association study of the alcohol use disorder identification test (AUDIT), an instrument designed to screen for alcohol misuse over the past year. Our final sample consisted of 20 328 research participants of European ancestry (55.3% females; mean age = 53.8, SD = 16.1) who reported ever using alcohol. Our results showed that the ‘chip‐heritability’ of AUDIT score, when treated as a continuous phenotype, was 12%. No loci reached genome‐wide significance. The gene ADH1C , which has been previously implicated in AUD, was among our most significant associations (4.4 × 10 −7 ; rs141973904). We also detected a suggestive association on chromosome 1 (2.1 × 10 −7 ; rs182344113) near the gene KCNJ9 , which has been implicated in mouse models of high ethanol drinking. Using linkage disequilibrium score regression, we identified positive genetic correlations between AUDIT score, high alcohol consumption and cigarette smoking. We also observed an unexpected positive genetic correlation between AUDIT and educational attainment and additional unexpected negative correlations with body mass index/obesity and attention‐deficit/hyperactivity disorder. We conclude that conducting a genetic study using responses to an online questionnaire in a population not ascertained for AUD may represent a cost‐effective strategy for elucidating aspects of the etiology of AUD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».