Shared genetic architecture of posttraumatic stress disorder with cardiovascular imaging, risk, and diagnoses
Notice bibliographique
Résumé
Patients with post-traumatic stress disorder face increased cardiovascular risk. This study examines shared genetic regions between post-traumatic stress disorder and 246 cardiovascular conditions across electronic health records, 82 cardiac imaging, and health behaviors defined by Life’s Essential 8. Post-traumatic stress disorder is genetically correlated with cardiovascular diagnoses in 33 regions, imaging traits in 4 regions, and health behaviors in 44 regions. Potentially shared causal variants between post-traumatic stress disorder and 17 cardiovascular conditions were observed in 11 regions. Subsequent observational analysis in AllofUS cohort showed post-traumatic stress disorder is associated with 13 diagnoses even after accounting for socioeconomic factors and depression. Genetically regulated proteome expression in brain and blood tissues identified 33 blood and 122 brain genes shared between the two conditions, revealing neuronal, immune, metabolic, and calcium-related mechanisms, with several genes as targets for existing drugs. These findings exhibit shared risk loci and genes are involved in tissue-specific mechanisms. Study shows PTSD predisposition shares distinct genes and genomic regions with several cardiovascular conditions. Here the findings reveal neuronal, immune, and metabolic pathways, and repurposed drug targets that further the understanding of the comorbidity.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».