One size does not fit all. Genomics differentiates among anorexia nervosa, bulimia nervosa, and binge‐eating disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Genome-wide association studies have identified multiple genomic regions associated with anorexia nervosa. No genome-wide studies of other eating disorders, such as bulimia nervosa and binge-eating disorder, have been performed, despite their substantial heritability. Exploratively, we aimed to identify traits that are genetically associated with binge-type eating disorders. METHOD: We calculated genome-wide polygenic scores for 269 trait and disease outcomes using PRSice v2.2 and their association with anorexia nervosa, bulimia nervosa, and binge-eating disorder in up to 640 cases and 17,050 controls from the UK Biobank. Significant associations were tested for replication in the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (up to 217 cases and 3,018 controls). RESULTS: Individuals with binge-type eating disorders had higher polygenic scores than controls for other psychiatric disorders, including depression, schizophrenia, and attention deficit hyperactivity disorder, and higher polygenic scores for body mass index. DISCUSSION: Our findings replicate some of the known comorbidities of eating disorders on a genomic level and motivate a deeper investigation of shared and unique genomic factors across the three primary eating disorders.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».