Interplay between polygenic risk for mood disorders and stressful life events in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although genetic and environmental factors are involved in the aetiology of bipolar disorder [BD], studies focused on their interplay are lacking. The current investigation examines interactions and correlations between polygenic risk scores [PRS] for BD and major depressive disorder [MDD] with stressful life events [SLEs] in liability for BD. METHODS: This study used data from 1715 participants (862 bipolar cases and 853 controls) taken from UK and Canadian samples. The List of Threatening Experiences Questionnaire recorded SLEs that occurred 6 months before interview for controls and 6 months prior to the first (Canadian sample) and worst (UK sample) depressive and manic episodes for bipolar cases. PRS-BD and PRS-MDD were calculated from the Psychiatric Genomics Consortium. RESULTS: For the worst depressive episode, the PRS-MDD was significantly correlated with total number of SLEs (β = 0.13, 95 % CI:0.04-0.22, p = 0.003) and dependent SLEs (β = 0.09, 95 % CI:0.02-0.16, p = 0.007). After correction for multiple testing nominally significant correlations were detected for PRS-BD with total number of SLEs (β = 0.11, 95 % CI:0.02-0.20, p = 0.015) and dependent SLEs (β = 0.08, 95 % CI:0.01-0.15, p = 0.019). Among bipolar cases, these associations were slightly stronger but were only of nominal significance for total number of SLEs (PRS-MDD: β = 0.19, 95 % CI:0.04-0.35, p = 0.015; PRS-BD: β = 0.16, 95 % CI:0.01-0.32, p = 0.042) and dependent SLEs (PRS-MDD: β = 0.14, 95 % CI:0.03-0.26, p = 0.015; PRS-BD: β = 0.12, 95 % CI:0.004-0.24, p = 0.043). No other significant gene-environment correlations or interactions were found. LIMITATIONS: Use of a larger sample size would be beneficial. CONCLUSIONS: The relationship between SLEs and genetic risk for mood disorders may be best explained through correlations rather than interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».