Cumulative prenatal exposure to adversity reveals associations with a broad range of neurodevelopmental outcomes that are moderated by a novel, biologically informed polygenetic score based on the serotonin transporter solute carrier family C6, member 4 (<i>SLC6A4</i>) gene expression
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Notice bibliographique
Résumé
While many studies focus on the association between early life adversity and the later risk for psychopathology, few simultaneously explore diverse forms of environmental adversity. Moreover, those studies that examined the cumulative impact of early life adversity focus uniquely on postnatal influences. The objective of this study was to focus on the fetal period of development to construct and validate a cumulative prenatal adversity score in relation to a wide range of neurodevelopmental outcomes. We also examined the interaction of this adversity score with a biologically informed genetic score based on the serotonin transporter gene. Prenatal adversities were computed in two community birth cohorts using information on health during pregnancy, birth weight, gestational age, income, domestic violence/sexual abuse, marital strain, as well as maternal smoking, anxiety, and depression. A genetic score based on genes coexpressed with the serotonin transporter in the amygdala, hippocampus, and prefrontal cortex during prenatal life was constructed with an emphasis on functionally relevant single nucleotide polymorphisms, that is, expression quantitative trait loci. Prenatal adversities predicted a wide range of developmental and behavioral alterations in children as young as 2 years of age in both cohorts. There were interactions between the genetic score and adversities for several domains of the Child Behavior Checklist (CBCL), with pervasive developmental problems remaining significant adjustment for multiple comparisons. Scores combining different prenatal adverse exposures predict childhood behavior and interact with the genetic background to influence the risk for psychopathology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle