Genome-wide Association for Major Depression Through Age at Onset Stratification: Major Depressive Disorder Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium
Notice bibliographique
Résumé
AbstractBackgroundMajor depressive disorder (MDD) is a disabling mood disorder, and despite a known heritable component, a large meta-analysis of genome-wide association studies revealed no replicable genetic risk variants. Given prior evidence of heterogeneity by age at onset in MDD, we tested whether genome-wide significant risk variants for MDD could be identified in cases subdivided by age at onset.MethodsDiscovery case-control genome-wide association studies were performed where cases were stratified using increasing/decreasing age-at-onset cutoffs; significant single nucleotide polymorphisms were tested in nine independent replication samples, giving a total sample of 22,158 cases and 133,749 control subjects for subsetting. Polygenic score analysis was used to examine whether differences in shared genetic risk exists between earlier and adult-onset MDD with commonly comorbid disorders of schizophrenia, bipolar disorder, Alzheimer's disease, and coronary artery disease.ResultsWe identified one replicated genome-wide significant locus associated with adult-onset (>27 years) MDD (rs7647854, odds ratio: 1.16, 95% confidence interval: 1.11–1.21, p = 5.2 × 10-11). Using polygenic score analyses, we show that earlier-onset MDD is genetically more similar to schizophrenia and bipolar disorder than adult-onset MDD.ConclusionsWe demonstrate that using additional phenotype data previously collected by genetic studies to tackle phenotypic heterogeneity in MDD can successfully lead to the discovery of genetic risk factor despite reduced sample size. Furthermore, our results suggest that the genetic susceptibility to MDD differs between adult- and earlier-onset MDD, with earlier-onset cases having a greater genetic overlap with schizophrenia and bipolar disorder.
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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 ».