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Enregistrement W2984805909 · doi:10.1016/j.biopsych.2019.10.015

The Genetics of the Mood Disorder Spectrum: Genome-wide Association Analyses of More Than 185,000 Cases and 439,000 Controls

2019· review· en· W2984805909 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Health and Medical Research CouncilStanley Center for Psychiatric Research, Broad InstituteUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SMedical Research CouncilServierSiemens HealthineersNational Institute on AgingMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaChinese Society of Clinical OncologyNovo Nordisk FondenNSW Ministry of HealthRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnVetenskapsrådetRegion HovedstadenNovo NordiskEuropean Regional Development FundUniversitat de BarcelonaKing's College LondonMax-Planck-GesellschaftStanley Medical Research InstituteBundesministerium für Bildung und ForschungMinisterio de Economía y CompetitividadCenter for Individualized Medicine, Mayo ClinicDeutsche ForschungsgemeinschaftNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekDepartament d'Innovació, Universitats i Empresa, Generalitat de CatalunyaGeneralitat de CatalunyaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUniversität GreifswaldAgence Nationale de la RechercheCanadian Institutes of Health ResearchOffice of Health and Medical ResearchUniversità di BolognaAstraZenecaEuropean CommissionScottish Funding CouncilDepartment of Health and Social CareBroad InstituteQIMR Berghofer Medical Research InstituteNorges ForskningsrådErasmus Medisch CentrumStiftelsen för Strategisk ForskningNeuroscience Research AustraliaWellcome TrustNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismStockholms Läns LandstingHøjteknologifondenU.S. Department of Health and Human ServicesGlaxoSmithKlineMayo ClinicWayne and Gladys Valley FoundationDepartament de Salut, Generalitat de CatalunyaNational Science FoundationUniversity of MichiganLundbeckfondenCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalEli Lilly and CompanyKaiser PermanenteState University of New YorkMaudsley CharityWestfälische Wilhelms-Universität MünsterInstituto de Salud Carlos IIIEllison Medical FoundationJanssen Research and DevelopmentZonMwNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaNational Institute for Health and Care ResearchCilagRobert Wood Johnson FoundationSunovionPfizer
Mots-clésGenome-wide association studyAssociation (psychology)GeneticsMoodPsychologyGenetic associationClinical psychologyPsychiatryBiologyGenotypePsychotherapistSingle-nucleotide polymorphismGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mood disorders (including major depressive disorder and bipolar disorder) affect 10% to 20% of the population. They range from brief, mild episodes to severe, incapacitating conditions that markedly impact lives. Multiple approaches have shown considerable sharing of risk factors across mood disorders despite their diagnostic distinction. METHODS: To clarify the shared molecular genetic basis of major depressive disorder and bipolar disorder and to highlight disorder-specific associations, we meta-analyzed data from the latest Psychiatric Genomics Consortium genome-wide association studies of major depression (including data from 23andMe) and bipolar disorder, and an additional major depressive disorder cohort from UK Biobank (total: 185,285 cases, 439,741 controls; nonoverlapping N = 609,424). RESULTS: Seventy-three loci reached genome-wide significance in the meta-analysis, including 15 that are novel for mood disorders. More loci from the Psychiatric Genomics Consortium analysis of major depression than from that for bipolar disorder reached genome-wide significance. Genetic correlations revealed that type 2 bipolar disorder correlates strongly with recurrent and single-episode major depressive disorder. Systems biology analyses highlight both similarities and differences between the mood disorders, particularly in the mouse brain cell types implicated by the expression patterns of associated genes. The mood disorders also differ in their genetic correlation with educational attainment-the relationship is positive in bipolar disorder but negative in major depressive disorder. CONCLUSIONS: The mood disorders share several genetic associations, and genetic studies of major depressive disorder and bipolar disorder can be combined effectively to enable the discovery of variants not identified by studying either disorder alone. However, we demonstrate several differences between these disorders. Analyzing subtypes of major depressive disorder and bipolar disorder provides evidence for a genetic mood disorders spectrum.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,298 · 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