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Enregistrement W4417151712 · doi:10.64898/2025.12.01.25341208

Genome-Wide Association Study of Distressing Premenstrual Symptoms in Two Nordic Populations

2025· article· W4417151712 sur OpenAlexaff
Elgeta Hysaj, Piotr Jahołkowski, Alexey Shadrin, Jacob Bergstedt, Yi Lu, Elizabeth R. Bertone‐Johnson, Cynthia M. Bulik, Mikael Landén, Sven Sandin, Kaarina Kowalec, Sara Hägg, Arianna Di Florio, David Goldman, Peter J. Schmidt, Unnur Valdimarsdóttir, Donghao Lu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNorges ForskningsrådNordForskNational Institutes of HealthVetenskapsrådetEuropean CommissionKarolinska InstitutetUniversitetet i Oslo
Mots-clésHeritabilitySingle-nucleotide polymorphismDistressingPsychosocialGenome-wide association studyGenetic associationSNPAssociation (psychology)Genetic predisposition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Premenstrual disorders (PMDs) are characterized by affective and physical symptoms before menses, likely due to abnormal sensitivity to normal hormone fluctuations. While sizable heritability has been indicated in twin studies, there are no genome-wide association studies (GWAS) to inform the genetic architecture of PMDs. Methods We conducted a GWAS of 17,511 women with distressing premenstrual symptoms (DPS) and 54,789 women controls of European ancestry from two Nordic population-based cohorts. DPS were assessed using questionnaire or identified as a clinical diagnosis of PMDs in the nationwide healthcare registers. GWAS was performed in each study before meta-analysis, analyses of single nucleotide polymorphism (SNP)-based heritability (h 2 ) and genetic correlations to psychosocial and gynecological phenotypes, as well as blood levels of gonadal steroids. Results In the meta-analysis, one locus at 12p13.3 (rs758170, CACNA1C , P=1.53×10 −8 , OR=0.93, 95% CI 0.90-0.95) was associated with DPS. The SNP-based heritability was estimated 0.072 (SE=0.01, P=2.46 ×10 −12 ). Statistically significant genetic correlations (rg) were found between DPS and all major psychiatric disorders, with the strongest correlation with major depression (rg=0.62, CI 0.49-0.74, P=3.04×10 −22 ). Weaker correlations were noted to gynecological conditions such as endometriosis (rg=0.17, CI 0.01-0.32, P=0.029), while gonadal steroid hormone levels in blood were uncorrelated. Conclusion This study provides the first direct insights into the genetic architecture of PMDs by identifying a SNP associated with DPS and genetic correlations to other conditions. If confirmed in larger independent populations, these findings may advance our understanding of the underlying mechanisms of PMDs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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