Is the Gly82Ser polymorphism in the <i>RAGE</i> gene relevant to schizophrenia and the personality trait psychoticism?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The receptor for advanced glycation end products (RAGE) is the main receptor for S100B, an astrogial proinflammatory mediator that has been suggested to be involved in the pathophysiology of schizophrenia. To further elucidate the possible relevance of inflammation for mental functions, we investigated a functional polymorphism in the gene coding for RAGE in relation to personality traits and susceptibility to schizophrenia. METHODS: We studied the Gly82Ser polymorphism (rs2070600, 244G>A) in 2 population-based cohorts of middle-aged participants assessed using the Karolinska Scales of Personality. In addition, we compared genotype frequencies between patients with schizophrenia and controls. RESULTS: The population-based cohorts included 270 women and 247 men, and the case-control study involved 138 patients with schizophrenia and 258 controls. In the population-based cohorts, 82Ser carriers were found to have significantly higher scores for the psychoticism personality trait comprising the detachment and suspicion subscales. The case-control study revealed that the 82Ser allele was significantly more frequent among patients than controls. LIMITATIONS: This study was limited by the modest sample size and the use of a self-report measure to assess personality traits. CONCLUSION: Our findings suggest that the proven relation between certain personality traits and schizophrenia can at least to some extent be explained on a genetic level. Also, the activated S100B-RAGE axis may be an underlying cause, not only a consequence, of the disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».