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Enregistrement W2154241112 · doi:10.1093/cercor/bhm211

Identification of Genetically Mediated Cortical Networks: A Multivariate Study of Pediatric Twins and Siblings

2008· article· en· W2154241112 sur OpenAlexaff
J. Eric Schmitt, Rhoshel Lenroot, Gregory L. Wallace, Sarah J. Ordaz, Keith Taylor, Noor Jehan Kabani, Deanna Greenstein, Jason P. Lerch, Kenneth S. Kendler, Michael C. Neale, Jay N. Giedd

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésMultivariate statisticsMultivariate analysisPsychologyFunctional magnetic resonance imagingGenetic heterogeneityBiologyNeuroscienceGeneticsEvolutionary biologyGenePhenotypeComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural magnetic resonance imaging data from 308 twins, 64 singleton siblings of twins, and 228 singletons were analyzed using structural equation modeling and selected multivariate methods to identify genetically mediated intracortical associations. Principal components analyses (PCA) of the genetic correlation matrix indicated a single factor accounting for over 60% of the genetic variability in cortical thickness. When covaried for mean global cortical thickness, PCA, cluster analyses, and graph models identified genetically mediated fronto-parietal and occipital networks. Graph theoretical models suggest that the observed genetically mediated relationships follow small world architectural rules. These findings are largely concordant with other multivariate studies of brain structure and function, the twin literature, and current understanding on the role of genes in cortical neurodevelopment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations197
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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