Heritability of Heart Rate Response to Arousals in Twins
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine if the large and highly reproducible interindividual differences in arousal intensity and heart rate response to arousal (ΔHR) during non-REM sleep are heritable. Methods: Polysomnograms of 55 monozygotic (14 male and 41 female pairs) and 36 dizygotic (15 male and 21 female pairs) same-sex twin pairs were analyzed. Arousals were scored using the 2012 American Academy of Sleep Medicine criteria. Arousal intensity was scaled (between 0 and 9) using an automatic algorithm based on the change in electroencephalogram time and frequency characteristics. The ΔHR was determined at each arousal. We calculated average arousal duration, average arousal intensity, average overall ΔHR, average ΔHR at a given arousal intensity, slope of ΔHR per arousal intensity, and arousal intensity threshold of ΔHR. Results: The intraclass correlations among monozygotic and dizygotic twin pairs were 0.663 and 0.146, respectively, for average arousal intensity, and 0.449 and 0, respectively, for arousal intensity threshold of ΔHR controlling for age, sex, and race. These values imply large broad sense heritability (H2) for these traits. This evidence was confirmed by a robust maximum likelihood-based variance components estimation approach, with an additive genetic heritability of 0.64 (95% confidence interval: 0.48 to 0.80) for average arousal intensity and a combined additive and dominance genetic heritability and of 0.46 (0.25 to 0.68) for arousal intensity threshold of ΔHR. Results also suggested significant additive genetic effects for average arousal duration, ΔHR at arousal intensity scale 4 and the overall average ΔHR. Conclusion: Genetic factors explain a significant fraction of the phenotypic variability for average arousal intensity and arousal intensity threshold of ΔHR. Results suggest that the duration of arousals and specific average ΔHR values may also be heritable traits. Clinical trial registration: NCT02827461.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».