Investigating the relationship between DNA methylation, genetic variation, and suicide attempt in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individuals with bipolar disorder are at increased risk for suicide, and this can be influenced by a range of biological, clinical, and environmental risk factors. Biological components associated with suicide include DNA modifications that lead to changes in gene expression. Common genetic variation and DNA methylation changes are some of the most frequent types of DNA findings associated with an increased risk for suicidal behavior. Importantly, the interplay between genetic predisposition and DNA methylation patterns is becoming more prevalent in genetic studies. We hypothesized that DNA methylation patterns in specific loci already genetically associated with suicide would be altered in individuals with bipolar disorder and a history of suicide attempt. To test this hypothesis, we searched the literature to identify common genetic variants (N=34) previously associated with suicidal thoughts and behaviors in individuals with bipolar disorder. We then created a customized sequencing panel that covered our chosen genomic loci. We profiled DNA methylation patterns from blood samples collected from bipolar disorder participants with suicidal behavior (N=55) and without suicidal behavior (N=51). We identified seven differentially methylated CpG sites and five differentially methylated regions between the two groups. Additionally, we found that DNA methylation changes in MIF and CACNA1C were associated with lethality or number of suicide attempts. Finally, we identified three meQTLs in SIRT1 , IMPA2 , and INPP1 . This study illustrates that DNA methylation is altered in individuals with bipolar disorder and a history of suicide attempts in regions known to harbor suicide-related variants.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».