A sex-specific genome-wide association study of depression phenotypes in UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are marked sex differences in the prevalence, phenotypic presentation and treatment response for major depression. While genome-wide association studies (GWAS) adjust for sex differences, to date, no studies seek to identify sex-specific markers and pathways. In this study, we performed a sex-stratified genome-wide association analysis for broad depression with the UK Biobank total participants ( N = 274,141), including only non-related participants, as well as with males ( N = 127,867) and females ( N = 146,274) separately. Bioinformatics analyses were performed to characterize common and sex-specific markers and associated processes/pathways. We identified 11 loci passing genome-level significance ( P < 5 × 10 −8 ) in females and one in males. In both males and females, genetic correlations were significant between the broad depression GWA and other psychopathologies; however, correlations with educational attainment and metabolic features including body fat, waist circumference, waist-to-hip ratio and triglycerides were significant only in females. Gene-based analysis showed 147 genes significantly associated with broad depression in the total sample, 64 in the females and 53 in the males. Gene-based analysis revealed “Regulation of Gene Expression” as a common biological process, but suggested sex-specific molecular mechanisms. Finally, sex-specific polygenic risk scores (PRSs) for broad depression outperformed total and the opposite sex PRSs in the prediction of broad major depressive disorder. These findings provide evidence for sex-dependent genetic pathways for clinical depression as well as for health conditions comorbid with depression.
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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 | 0,001 |
| 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 ».