| 1 | PLOS ONE 2015 -1 10：E0133404 |
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| PMID | 26193471 |
| 标题 | 基于网络的精神分裂症全基因组关联数据以检测联合功能关联信号。 |
| 抽象的 | 精神分裂症是一种常见的精神病，具有高遗传力和复杂的遗传结构。全基因组关联研究（GWAS）已经确定了与精神分裂症。但是，解释的遗传力仍然很低。越来越多的证据表明精神分裂症归因于具有中等作用的多个基因。迫切期望GWAS数据的深入挖掘和整合GWAS数据会发现与疾病相关的基因组合模式。基于网络的分析是一种有前途的策略，可以更好地解释GWAS以识别与疾病相关的网络模块。我们对三个独立的基于网络的分析进行了分析精神分裂症GWASS通过使用精制的分析框架，其中包括更准确的基因P值计算，对所获得的模块基因的动态网络模块搜索算法和详细的功能分析。该结果产生了79个模块，其中包括238个基因，它们形成了高度连接的子网，其统计学意义比偶然的预期更重要。结果证实了几个报道的疾病基因，例如MAD1L1，MCC，SDCCAG8，VAT1L，MAPK14，MYH9和FXYD6，还获得了几种新型候选基因和基因 - 基因相互作用。模块基因的途径富集分析表明它们富含几种神经和免疫系统相关的途径/GO项，例如神经营养蛋白信号传导途径，突触体，蛋白质泛素化的调节以及抗原处理和表现。进一步的串扰分析表明，这些途径/GO术语彼此合作，并确定了几个重要基因，这可能在连接这些功能的情况下起着至关重要的作用。我们基于网络的分析精神分裂症GWASS将促进对遗传机制的理解精神分裂症。 |
| SCZ关键字 | 精神分裂症 |