NC
Nick Craddock
Author with expertise in Molecular Basis of Rett Syndrome and Related Disorders
Cardiff University, Centre for Mental Health, Manchester Metropolitan University
+ 15 more
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(14% Open Access)
Cited by:
9
h-index:
113
/
i10-index:
351
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Smoking and postpartum psychosis

Arianna Florio et al.Nov 14, 2023
+4
L
H
A
Bipolar DisordersVolume 17, Issue 5 p. 572-573 Letter to the Editor Smoking and postpartum psychosis Arianna Di Florio, Arianna Di Florio Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UK Department of Psychiatry, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USASearch for more papers by this authorHolly Morgan, Holly Morgan Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UKSearch for more papers by this authorLisa Jones, Lisa Jones Department of Psychiatry, School of Clinical and Experimental Medicine, University of Birmingham, Birmingham, UKSearch for more papers by this authorLiz Forty, Liz Forty Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UKSearch for more papers by this authorKatherine Gordon-Smith, Katherine Gordon-Smith Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UK Department of Psychiatry, School of Clinical and Experimental Medicine, University of Birmingham, Birmingham, UKSearch for more papers by this authorNick Craddock, Nick Craddock Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UKSearch for more papers by this authorIan Jones, Corresponding Author Ian Jones Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UK Corresponding author: Professor Ian Jones Institute of Psychological Medicine & Clinical Neurosciences MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics Cardiff University Hadyn Ellis Building Maindy Road Cathays Cardiff CF24 4HQ UK E-mail: jonesir1@cf.ac.ukSearch for more papers by this author Arianna Di Florio, Arianna Di Florio Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UK Department of Psychiatry, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USASearch for more papers by this authorHolly Morgan, Holly Morgan Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UKSearch for more papers by this authorLisa Jones, Lisa Jones Department of Psychiatry, School of Clinical and Experimental Medicine, University of Birmingham, Birmingham, UKSearch for more papers by this authorLiz Forty, Liz Forty Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UKSearch for more papers by this authorKatherine Gordon-Smith, Katherine Gordon-Smith Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UK Department of Psychiatry, School of Clinical and Experimental Medicine, University of Birmingham, Birmingham, UKSearch for more papers by this authorNick Craddock, Nick Craddock Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UKSearch for more papers by this authorIan Jones, Corresponding Author Ian Jones Institute of Psychological Medicine and Clinical Neurosciences, MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics, Cardiff University, Cardiff, UK Corresponding author: Professor Ian Jones Institute of Psychological Medicine & Clinical Neurosciences MRC Centre for Neuropsychiatric Genetics and Genomics Cardiff University Hadyn Ellis Building Maindy Road Cathays Cardiff CF24 4HQ UK E-mail: jonesir1@cf.ac.ukSearch for more papers by this author First published: 09 June 2015 https://doi.org/10.1111/bdi.12314Citations: 4Read the full textAboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onFacebookTwitterLinked InRedditWechat No abstract is available for this article.Citing Literature Volume17, Issue5August 2015Pages 572-573 RelatedInformation
1
Paper
Citation4
0
Save
0

Contribution of rare copy number variants to bipolar disorder risk is limited to schizoaffective cases

Alexander Charney et al.May 7, 2020
+43
E
E
A
Abstract Background Genetic risk for bipolar disorder (BD) is conferred through many common alleles, while a role for rare copy number variants (CNVs) is less clear. BD subtypes schizoaffective disorder bipolar type (SAB), bipolar I disorder (BD I) and bipolar II disorder (BD II) differ according to the prominence and timing of psychosis, mania and depression. The factors contributing to the combination of symptoms within a given patient are poorly understood. Methods Rare, large CNVs were analyzed in 6353 BD cases (3833 BD I [2676 with psychosis, 850 without psychosis], 1436 BD II, 579 SAB) and 8656 controls. Measures of CNV burden were integrated with polygenic risk scores (PRS) for schizophrenia (SCZ) to evaluate the relative contributions of rare and common variants to psychosis risk. Results CNV burden did not differ in BD relative to controls when treated as a single diagnostic entity. Burden in SAB was increased compared to controls (p-value = 0.001), BD I (p-value = 0.0003) and BD II (p-value = 0.0007). Burden and SCZ PRS were higher in SAB compared to BD I with psychosis (CNV p-value = 0.0007, PRS p-value = 0.004) and BD I without psychosis (CNV p-value = 0.0004, PRS p-value = 3.9 × 10 −5 ). Within BD I, psychosis was associated with higher SCZ PRS (p-value = 0.005) but not with CNV burden. Conclusions CNV burden in BD is limited to SAB. Rare and common genetic variants may contribute differently to risk for psychosis and perhaps other classes of psychiatric symptoms.
0

Association of Occupational Dysfunction and Hospital Admissions With Different Polygenic Profiles in Bipolar Disorder

Lina Jönsson et al.Sep 6, 2024
+12
A
E
L
Many but not all persons with bipolar disorder require hospital care because of severe mood episodes. Likewise, some but not all patients experience long-term occupational dysfunction that extends beyond acute mood episodes. It is not known whether these dissimilar outcomes of bipolar disorder are driven by different polygenic profiles. Here, polygenic scores (PGSs) for major psychiatric disorders and educational attainment were assessed for associations with occupational functioning and psychiatric hospital admissions in bipolar disorder.
0

Differences in Genetic Liability for Insomnia and Hypersomnia in Bipolar Disorder Subtypes

Katie Lewis et al.May 7, 2020
+12
G
A
K
Background: Insomnia and hypersomnia are common in bipolar disorder (BD) but it is unclear whether genetic factors influence this association. Stratifying by bipolar subtypes could elucidate the nature of this association and inform research on sleep and BD. We therefore aimed to determine whether polygenic risk scores (PRS) for insomnia, daytime sleepiness and sleep duration differ according to bipolar subtypes (bipolar I disorder, BD-I or bipolar II disorder, BD-II). Methods: In this case-control study, we used multinomial regression to determine whether PRS for insomnia, daytime sleepiness, and sleep duration were associated with risk of BD-I or BD-II when compared to each other and to controls. Cases (n=4672) were recruited within the United Kingdom from the Bipolar Disorder Research Network. Controls (n=5714) were recruited from the 1958 British Birth Cohort and UK Blood Service. All participants were of European ancestry. Clinical subtypes of BD were determined by semi-structured psychiatric interview (the Schedules for Clinical Assessment in Neuropsychiatry) and case notes. Results: Within cases, 3404 and 1268 met DSM-IV criteria for BD-I and BD-II, respectively. Insomnia PRS was associated with increased risk of BD-II (RR = 1.14, 95% CI = 1.07-1.21, P = 8.26 x 10-5) but not BD-I (RR = 0.98, 95% CI = 0.94-1.03, P = .409) relative to controls. In contrast, sleep duration PRS was associated with increased relative risk of BD-I (RR = 1.10, 95% CI = 1.06-1.15, P = 1.13 x 10-5), but not BD-II (RR = 0.99, 95% CI = 0.93-1.06, P = .818). Daytime sleepiness PRS was associated with an increased risk of BD-I (RR = 1.07, 95% CI = 1.02-1.11, P = .005) and BD-II (RR = 1.14, 95% CI = 1.07-1.22, P = 3.22 x 10-5) compared to controls, but did not distinguish subtypes from each other. Conclusions: Bipolar subtypes differ in genetic liability to insomnia and sleep duration. Our findings provide further evidence that the distinction between BD-I and BD-II has biological and genetic validity. This distinction will be critical in the selection of participants for future research on the role of sleep disturbance in BD.
0

Rare loss-of-function variants in KMT2F are associated with schizophrenia and developmental disorders

Tarjinder Singh et al.May 7, 2020
+56
D
M
T
Schizophrenia is a common, debilitating psychiatric disorder with a substantial genetic component. By analysing the whole-exome sequences of 4,264 schizophrenia cases, 9,343 controls, and 1,077 parent-proband trios, we identified a genome-wide significant association between rare loss-of-function (LoF) variants in KMT2F and risk for schizophrenia. In this dataset, we observed three de novo LoF mutations, seven LoF variants in cases, and none in controls (P=3.3x10^(-9)). To search for LoF variants in KMT2F in individuals without a known neuropsychiatric diagnosis, we examined the exomes of 45,376 individuals in the ExAC database and found only two heterozygous LoF variants, showing that KMT2F is significantly depleted of LoF variants in the general population. Seven of the ten individuals with schizophrenia carrying KMT2F LoF variants also had varying degrees of learning difficulties. We further identified four KMT2F LoF carriers among 4,281 children with diverse, severe, undiagnosed developmental disorders, and two additional carriers in an independent sample of 5,720 Finnish exomes, both with notable neuropsychiatric phenotypes. Together, our observations show that LoF variants in KMT2F cause a range of neurodevelopmental disorders, including schizophrenia. Combined with previous common variant evidence, we more generally implicate epigenetic dysregulation, specifically in the histone H3K4 methylation pathway, as an important mechanism in the pathogenesis of schizophrenia.
0

A contribution of novel CNVs to schizophrenia from a genome-wide study of 41,321 subjects

Christian Marshall et al.May 6, 2020
+265
D
D
C
Genomic copy number variants (CNVs) have been strongly implicated in the etiology of schizophrenia (SCZ). However, apart from a small number of risk variants, elucidation of the CNV contribution to risk has been difficult due to the rarity of risk alleles, all occurring in less than 1% of cases. We sought to address this obstacle through a collaborative effort in which we applied a centralized analysis pipeline to a SCZ cohort of 21,094 cases and 20,227 controls. We observed a global enrichment of CNV burden in cases (OR=1.11, P=5.7e-15), which persisted after excluding loci implicated in previous studies (OR=1.07, P=1.7e-6). CNV burden is also enriched for genes associated with synaptic function (OR = 1.68, P = 2.8e-11) and neurobehavioral phenotypes in mouse (OR = 1.18, P= 7.3e-5). We identified genome-wide significant support for eight loci, including 1q21.1, 2p16.3 (NRXN1), 3q29, 7q11.2, 15q13.3, distal 16p11.2, proximal 16p11.2 and 22q11.2. We find support at a suggestive level for nine additional candidate susceptibility and protective loci, which consist predominantly of CNVs mediated by non-allelic homologous recombination (NAHR).
0

Genome-wide association analyses identify 44 risk variants and refine the genetic architecture of major depression

Naomi Wray et al.May 6, 2020
+210
M
S
N
Major depressive disorder (MDD) is a notably complex illness with a lifetime prevalence of 14%. 1 It is often chronic or recurrent and is thus accompanied by considerable morbidity, excess mortality, substantial costs, and heightened risk of suicide. 2-7 MDD is a major cause of disability worldwide. 8 We conducted a genome-wide association (GWA) meta-analysis in 130,664 MDD cases and 330,470 controls, and identified 44 independent loci that met criteria for statistical significance. We present extensive analyses of these results which provide new insights into the nature of MDD. The genetic findings were associated with clinical features of MDD, and implicated prefrontal and anterior cingulate cortex in the pathophysiology of MDD (regions exhibiting anatomical differences between MDD cases and controls). Genes that are targets of antidepressant medications were strongly enriched for MDD association signals (P=8.5x10-10), suggesting the relevance of these findings for improved pharmacotherapy of MDD. Sets of genes involved in gene splicing and in creating isoforms were also enriched for smaller MDD GWA P-values, and these gene sets have also been implicated in schizophrenia and autism. Genetic risk for MDD was correlated with that for many adult and childhood onset psychiatric disorders. Our analyses suggested important relations of genetic risk for MDD with educational attainment, body mass, and schizophrenia: the genetic basis of lower educational attainment and higher body mass were putatively causal for MDD whereas MDD and schizophrenia reflected a partly shared biological etiology. All humans carry lesser or greater numbers of genetic risk factors for MDD, and a continuous measure of risk underlies the observed clinical phenotype. MDD is not a distinct entity that neatly demarcates normalcy from pathology but rather a useful clinical construct associated with a range of adverse outcomes and the end result of a complex process of intertwined genetic and environmental effects. These findings help refine and define the fundamental basis of MDD.