SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/213844"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/213844" > Joint Analysis of P...

  • Maier, R. (författare)

Joint Analysis of Psychiatric Disorders Increases Accuracy of Risk Prediction for Schizophrenia, Bipolar Disorder, and Major Depressive Disorder

  • Artikel/kapitelEngelska2015

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Elsevier BV,2015

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:gup.ub.gu.se/213844
  • https://gup.ub.gu.se/publication/213844URI
  • https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2014.12.006DOI
  • http://kipublications.ki.se/Default.aspx?queryparsed=id:130658959URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Genetic risk prediction has several potential applications in medical research and clinical practice and could be used, for example, to stratify a heterogeneous population of patients by their predicted genetic risk. However, for polygenic traits, such as psychiatric disorders, the accuracy of risk prediction is low. Here we use a multivariate linear mixed model and apply multi-trait genomic best linear unbiased prediction for genetic risk prediction. This method exploits correlations between disorders and simultaneously evaluates individual risk for each disorder. We show that the multivariate approach significantly increases the prediction accuracy for schizophrenia, bipolar disorder, and major depressive disorder in the discovery as well as in independent validation datasets. By grouping SNPs based on genome annotation and fitting multiple random effects, we show that the prediction accuracy could be further improved. The gain in prediction accuracy of the multivariate approach is equivalent to an increase in sample size of 34% for schizophrenia, 68% for bipolar disorder, and 76% for major depressive disorders using single trait models. Because our approach can be readily applied to any number of GWAS datasets of correlated traits, it is a flexible and powerful tool to maximize prediction accuracy. With current sample size, risk predictors are not useful in a clinical setting but already are a valuable research tool, for example in experimental designs comparing cases with high and low polygenic risk.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Moser, G. (författare)
  • Chen, G. B. (författare)
  • Ripke, S. (författare)
  • Coryell, W. (författare)
  • Potash, J. B. (författare)
  • Scheftner, W. A. (författare)
  • Shi, J. X. (författare)
  • Weissman, M. M. (författare)
  • Hultman, C. M.Karolinska Institutet (författare)
  • Landén, Mikael,1966Karolinska Institutet,Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för neurovetenskap och fysiologi,Institute of Neuroscience and Physiology(Swepub:gu)xlandt (författare)
  • Levinson, D. F. (författare)
  • Kendler, K. S. (författare)
  • Smoller, J. W. (författare)
  • Wray, N. R. (författare)
  • Lee, S. H. (författare)
  • Karolinska InstitutetInstitutionen för neurovetenskap och fysiologi (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:American Journal of Human Genetics: Elsevier BV96:2, s. 283-2940002-92971537-6605

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy