Association of СОМТ, DRD2/ANKK1, MTHFR, MIR 137, DNMT3B polymorphisms with the clinical features of schizophrenia patients in acute stage and remission
Notice bibliographique
Résumé
Updated view of genetic features of schizophrenia based on rare SNPs/CNVs with a huge influence on a disease and common SNPs with a small effect of each allele is presented. Altogether these genetic factors are acting to create neuropathophysiological disturbances observed in schizophrenia. Association of five polymorphisms MIR137 rs1625579, DRD2/ANKK1 rs1800497, MTHFR rs1801133, DNMT3B rs2424913, СОМТ rs4680 with the risk of schizophrenia in the Belarusian population, the level of symptoms of schizophrenia patients assessed by PANSS in the acute stage and remission, cognitive impairments, and treatment trajectory of schizophrenia patients during antipsychotic treatment were analyzed. The A/A-genotype of СОМТ rs4680 (р = 0.008) and the С/С-genotype of MTHFR rs1801133 (р = 0.02) are associated with the risk of schizophrenia among Belarusians. The T-allele of MTHFR rs1801133 is a risk factor of positive symptoms (р = 0.02). Combining the C/C-genotype (DNMT3B rs2424913) and the G-allele (COMT rs4680) is associated with a significant difference in negative symptoms level between men and women. The polymorphism of СОМТ rs4680 (р < 0.05) and the combination of СОМТ rs4680 + DRD2/ANKK1 rs1800497 (р = 0.005) as well as MTHFR rs1801133 + DNMT3B rs2424913 (р = 0.006) are related to the cognitive parameters measured by the WCST and Stroop test respectively. Schizophrenia patients who are the G-allele carriers of MIR137 rs1625579 demonstrated a more favorable negative symptom trajectory in comparison to Т/Тhomozygotes (F = 2.2, p = 0.03). The trajectory of negative symptoms (F = 2.2, p = 0.03) and general psychopathological symptoms (F = 4.3, p = 0.0001) is different between men and women under antipsychotic treatment. These differences are associated with a minor amount of alleles of MIR137 rs1625579, DRD2/ANKK1 rs1800497, MTHFR rs1801133 polymorphic sites.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».