Epigenetics of Personality Traits: An Illustrative Study of Identical Twins Discordant for Risk-Taking Behavior
Notice bibliographique
Résumé
DNA methylation differences between identical twins could account for phenotypic twin discordance of behavioral traits and diseases. High throughput epigenomic microarray profiling can be a strategy of choice for identification of epigenetic differences in phenotypically different monozygotic (MZ) twins. Epigenomic profiling of a pair of MZ twins with quantified measures of psychometric discordance identified several DNA methylation differences, some of which may have developmental and behavioral implications and are consistent with the contrasting psychometric profiles of the twins. In particular, differential methylation of CpG islands proximal to the homeobox DLX1 gene could modulate stress responses and risk taking behavior, and deserve further attention as a potential marker of aversion to danger. The epigenetic difference detected at DLX1 of approximately 1.2 fold change was used to evaluate experimental design issues such as the required numbers of technical replicates. It also enabled us to estimate the power this technique would have to detect a functionally relevant epigenetic difference given a range of 1 to 50 twin pairs. We found that use of epigenomic microarray profiling in a relatively small number (15-25) of phenotypically discordant twin pairs has sufficient power to detect 1.2 fold epigenetic changes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».