Mendelian randomization integrating GWAS and eQTL data revealed genes pleiotropically associated with major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Previous genome-wide association studies (GWAS) have identified potential genetic variants associated with the risk of major depressive disorder (MDD), but the underlying biological interpretation remains largely unknown. We aimed to prioritize genes that were pleiotropically or potentially causally associated with MDD. We applied the summary data-based Mendelian randomization (SMR) method integrating GWAS and gene expression quantitative trait loci (eQTL) data in 13 brain regions to identify genes that were pleiotropically associated with MDD. In addition, we repeated the analysis by using the meta-analyzed version of the eQTL summary data in the brain (brain-eMeta). We identified multiple significant genes across different brain regions that may be involved in the pathogenesis of MDD. The prime-specific gene BTN3A2 (corresponding probe: ENSG00000186470.9) was the top hit showing pleiotropic association with MDD in 9 of the 13 brain regions and in brain-eMeta, after correction for multiple testing. Many of the identified genes are located in the human major histocompatibility complex (MHC) region on chromosome 6 and are mainly involved in the immune response. Our SMR analysis indicated that multiple genes showed pleiotropic association with MDD across the brain regions. These findings provided important leads to a better understanding of the mechanism of MDD and revealed potential therapeutic targets for the prevention and effective treatment of MDD.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».