Genetics of suicide ideation. A role for inflammation and neuroplasticity?
Notice bibliographique
Résumé
Suicide is a leading cause of death worldwide. Suicide ideation (SI) is a known risk factor for suicide behaviour (SB). The current psychobiology and genetic predisposition to SI and SB are poorly defined. Despite convincing relevance of a genetic background for SI, there is no current implementable knowledge about the genetic makeup that identifies subjects at risk for it. One of the possible reasons for the absence of a clear-cut evidence is the polygenetic nature of SI along with the very large sample sizes that are needed to observe significant genetic association result. The CATIE sample was instrumental to the analysis. SI was retrieved as measured by the Calgary test. Clinical possible covariates were identified by a nested regression model. A principal component analysis helped in defining the possible genetic stratification factors. A GWAS analysis, polygenic risk score associated with a random forest analysis and a molecular pathway analysis were undertaken to identify the genetic contribution to SI. As a result, 741 Schizophrenic individuals from the CATIE were available for the genetic analysis, including 166,325 SNPs after quality control and pruning. No GWAS significant result was found. The random forest analysis conducted by combining the polygenic risk score and several clinical variables resulted in a possibly overfitting model (OOB error rate < 1%). The molecular pathway analysis revealed several molecular pathways possibly involved in SI, of which those involved in microglia functioning were of particular interest. A medium-small sample of SKZ individuals was analyzed to shed a light on the genetic of SI. As an expected result from the underpowered sample, no GWAS positive result was retrieved, but the molecular pathway analysis indicated a possible role of microglia and neurodevelopment in SI.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».