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Enregistrement W3099423124 · doi:10.1101/261081

Genome-wide association analyses of risk tolerance and risky behaviors in over 1 million individuals identify hundreds of loci and shared genetic influences <sup>1</sup>

2018· preprint· en· W3099423124 sur OpenAlexaff
Richard Karlsson Linnér, Pietro Biroli, Edward Kong, S. Fleur W. Meddens, Robbee Wedow, Mark Alan Fontana, Maël P. Lebreton, Abdel Abdellaoui, Anke R. Hammerschlag, Michel G. Nivard, Aysu Okbay, Cornelius A. Rietveld, Pascal Timshel, Stephen P. Tino, Maciej Trzaskowski, Ronald de Vlaming, Christian Zünd, Yanchun Bao, Laura Buzdugan, Ann H. Caplin, Chia‐Yen Chen, Peter Eibich, Pierre Fontanillas, Juan R Gonzalez, Peter K. Joshi, Ville Karhunen, Aaron Kleinman, Remy Z. Levin, Christina M. Lill, Gerardus A. Meddens, Gerard Muntané, Sandra Sanchez‐Roige, Frank J.A. van Rooij, Erdogan Taskesen, Yang Wu, Futao Zhang, Adam Auton, David W. Clark, Andrew Conlin, Conor Dolan, Urs Fischbacher, Patrick J. F. Groenen, Kathleen Mullan Harris, Gregor Hasler, Albert Hofman, M. Arfan Ikram, Sonia Jain, Robert Karlsson, Ronald C. Kessler, Maarten Kooyman, James MacKillop, Minna Männikkö, Carlos Morcillo-Suárez, Matthew B. McQueen, Klaus M. Schmidt, Melissa Smart, Matthias Sutter, Roy Thurik, André G. Uitterlinden, Jon White, Harriet de Wit, Jian Yang, Lars Bertram, Dorret I. Boomsma, Tõnu Esko, Ernst Fehr, David A. Hinds, Magnus Johannesson, Meena Kumari, David Laibson, Patrik K. E. Magnusson, Michelle N. Meyer, Arcadi Navarro, Abraham A. Palmer, Tune H. Pers, Daniëlle Posthuma, Daniel Schunk, Murray B. Stein, Rauli Svento, Henning Tiemeier, Paul R. H. J. Timmers, Patrick Turley, Robert J. Ursano, Gert G. Wagner, James F. Wilson, Jacob Gratten, James J. Lee, David Cesarini, Daniel J. Benjamin, Philipp Koellinger, Jonathan Beauchamp

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHomewood Research InstituteCentre for Global Health ResearchMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthMedical Research CouncilVetenskapsrådetUniversity of Southern California
Mots-clésGenome-wide association studyBiologyGeneticsGenetic associationSNPSingle-nucleotide polymorphismGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Humans vary substantially in their willingness to take risks. In a combined sample of over one million individuals, we conducted genome-wide association studies (GWAS) of general risk tolerance, adventurousness, and risky behaviors in the driving, drinking, smoking, and sexual domains. We identified 611 approximately independent genetic loci associated with at least one of our phenotypes, including 124 with general risk tolerance. We report evidence of substantial shared genetic influences across general risk tolerance and risky behaviors: 72 of the 124 general risk tolerance loci contain a lead SNP for at least one of our other GWAS, and general risk tolerance is moderately to strongly genetically correlated ( to 0.50) with a range of risky behaviors. Bioinformatics analyses imply that genes near general-risk-tolerance-associated SNPs are highly expressed in brain tissues and point to a role for glutamatergic and GABAergic neurotransmission. We find no evidence of enrichment for genes previously hypothesized to relate to risk tolerance.

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)0,001
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations87
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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