The genetic architecture of obsessive-compulsive disorder: alleles across the frequency spectrum contribute liability to OCD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Obsessive-compulsive disorder (OCD) is known to be substantially heritable; however, the contribution of common genetic variation across the allele frequency spectrum to this heritability remains uncertain. We use two new, homogenous cohorts to estimate heritability of OCD from common genetic variation and contrast results with prior studies. Methods The sample consisted of 2096 Swedish-born individuals diagnosed with OCD and 4609 controls, all genotyped for common genetic variants, specifically >400,000 single nucleotide polymorphisms (SNPs) with minor allele frequency (MAF) ≥ 0.01. Using genotypes of these SNPs to estimate distant familial relationships among individuals, we estimated heritability of OCD, both overall and partitioned according to MAF bins. Results We estimated narrow-sense heritability of 28% (SE=4%). The estimate was robust, varying only modestly under different models. Contrary to an earlier study, however, SNPs with MAF between 0.01 and 0.05 accounted for 8% of heritability and estimated heritability per bin roughly follows expectations based on a simple model for SNP-based heritability. Conclusions These results indicate that common inherited risk variation (MAF ≥ 0.01) accounts for most of the heritable variation in OCD. SNPs with low MAF contribute meaningfully to the heritability of OCD and the results are consistent with expectation under the “infinitesimal model,” where risk is influenced by a large number of loci across the genome and across MAF bins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».