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Enregistrement W3186061193 · doi:10.1038/s41398-021-01480-x

Genetic association study of childhood aggression across raters, instruments, and age

2021· review· en· W3186061193 sur OpenAlex
Hill F. Ip, Camiel M. van der Laan, Eva Krapohl, Isabell Brikell, Cristina Sánchez‐Mora, Ilja M. Nolte, Beaté St Pourcain, Koen Bolhuis, Teemu Palviainen, Hadi Zafarmand, Lucía Colodro‐Conde, Scott D. Gordon, Tetyana Zayats, Fazil Alıev, Chang Jiang, Carol A. Wang, Gretchen Saunders, Ville Karhunen, Anke R. Hammerschlag, Daniel E. Adkins, Richard Border, Roseann E. Peterson, Joseph A. Prinz, Elisabeth Thiering, Ilkka Seppälä, Natàlia Vilor‐Tejedor, Tarunveer S. Ahluwalia, Felix R. Day, Jouke‐Jan Hottenga, Andrea G. Allegrini, Kaili Rimfeld, Qi Chen, Yi Lu, Joanna Martin, María Soler Artigas, Paula Rovira, Rosa Bosch, Gemma Español‐Martín, Josep Antoni Ramos‐Quiroga, Alexander Neumann, Judith Ensink, Katrina L. Grasby, José J. Morosoli, Xiaoran Tong, Shelby Marrington, Christel M. Middeldorp, James G. Scott, Anna Vinkhuyzen, Andrey A. Shabalin, Robin P. Corley, Luke M. Evans, Karen Sugden, Silvia Alemany, Lærke Sass, Rebecca Vinding, Kate Ruth, Jessica Tyrrell, Gareth E. Davies, Erik A. Ehli, Fiona A. Hagenbeek, Eveline De Zeeuw, Henrik Larsson, Harold Snieder, Frank C. Verhulst, Najaf Amin, Alyce M. Whipp, Tellervo Korhonen, Eero Vuoksimaa, Richard J. Rose, André G. Uitterlinden, Andrew C. Heath, Pamela A. F. Madden, Jan Haavik, Jennifer R. Harris, Øyvind Helgeland, Stefan Johansson, Gun Peggy Knudsen, Pål R. Njølstad, Qing Lu, Alina Rodriguez, Anjali K. Henders, Abdullah Al Mamun, Sandy Brown, Christian J. Hopfer, Kenneth Krauter, Chandra A. Reynolds, Andrew Smolen, Michael C. Stallings, Sally J. Wadsworth, Tamara L. Wall, Judy L. Silberg, Allison L. Miller, Liisa Keltikangas‐Järvinen, Christian Hakulinen, Laura Pulkki-Råbäck, Alexandra Havdahl, Per Magnus, Olli T. Raitakari, John R. B. Perry, Sabrina Llop, María-José López-Espinosa, Klaus Bønnelykke, Hans Bisgaard, Jordi Sunyer, Terho Lehtimäki, Louise Arseneault, Marie Standl, Joachim Heinrich, Joseph M. Boden, John F. Pearson, L. John Horwood, Martin A. Kennedy, Richie Poulton, Lindon J. Eaves, Hermine H. Maes, John K. Hewitt, William Copeland, E. Jane Costello, Gail Williams, Naomi R. Wray, Marjo‐Riitta Järvelin, Matt McGue, William G. Iacono, Avshalom Caspi, Terrie E. Moffitt, Andrew Whitehouse, Craig E. Pennell, Kelly L. Klump, S. Alexandra Burt, Danielle M. Dick, Ted Reichborn‐Kjennerud, Nicholas G. Martin, Sarah E. Medland, Tanja G. M. Vrijkotte, Jaakko Kaprio, Henning Tiemeier, George Davey Smith, Catharina A. Hartman, Albertine J. Oldehinkel, Miguel Casas, Marta Ribasés, Paul Lichtenstein, Sebastian Lundström, Robert Plomin, Meike Bartels, Michel G. Nivard, Dorret I. Boomsma

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Drug AbuseEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilNovo Nordisk FondenEuropean CommissionLundbeckfondenWellcome Trust
Mots-clésAggressionAssociation (psychology)PsychologyClinical psychologyPsychiatryGenetic associationDevelopmental psychologyMedicineGeneticsBiologyGenotypeSingle-nucleotide polymorphismPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Childhood aggressive behavior (AGG) has a substantial heritability of around 50%. Here we present a genome-wide association meta-analysis (GWAMA) of childhood AGG, in which all phenotype measures across childhood ages from multiple assessors were included. We analyzed phenotype assessments for a total of 328 935 observations from 87 485 children aged between 1.5 and 18 years, while accounting for sample overlap. We also meta-analyzed within subsets of the data, i.e., within rater, instrument and age. SNP-heritability for the overall meta-analysis (AGG overall ) was 3.31% (SE = 0.0038). We found no genome-wide significant SNPs for AGG overall . The gene-based analysis returned three significant genes: ST3GAL3 ( P = 1.6E–06), PCDH7 ( P = 2.0E–06), and IPO13 ( P = 2.5E–06). All three genes have previously been associated with educational traits. Polygenic scores based on our GWAMA significantly predicted aggression in a holdout sample of children (variance explained = 0.44%) and in retrospectively assessed childhood aggression (variance explained = 0.20%). Genetic correlations ( r g ) among rater-specific assessment of AGG ranged from r g = 0.46 between self- and teacher-assessment to r g = 0.81 between mother- and teacher-assessment. We obtained moderate-to-strong r g s with selected phenotypes from multiple domains, but hardly with any of the classical biomarkers thought to be associated with AGG. Significant genetic correlations were observed with most psychiatric and psychological traits (range $$\left| {r_g} \right|$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mfenced> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>r</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>g</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> : 0.19–1.00), except for obsessive-compulsive disorder. Aggression had a negative genetic correlation ( r g = ~−0.5) with cognitive traits and age at first birth. Aggression was strongly genetically correlated with smoking phenotypes (range $$\left| {r_g} \right|$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mfenced> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>r</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>g</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> : 0.46–0.60). The genetic correlations between aggression and psychiatric disorders were weaker for teacher-reported AGG than for mother- and self-reported AGG. The current GWAMA of childhood aggression provides a powerful tool to interrogate the rater-specific genetic etiology of AGG.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · 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