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Enregistrement W2791264398 · doi:10.1016/j.dcn.2018.03.006

Interaction between striatal volume and DAT1 polymorphism predicts working memory development during adolescence

2018· article· en· W2791264398 sur OpenAlexaff
Federico Nemmi, Charlotte Nymberg, Fahimeh Darki, Tobias Banaschewski, Arun L.W. Bokde, Christian Büchel, Herta Flor, Vincent Frouin, Hugh Garavan, Penny Gowland, Andreas Heinz, Jean‐Luc Martinot, Frauke Nees, Tomáš Paus, Michael N. Smolka, Trevor W. Robbins, Günter Schumann, Torkel Klingberg

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Cognitive Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringHorizon 2020Medical Research CouncilNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthVetenskapsrådetFondation pour la Recherche MédicaleSvenska Forskningsrådet FormasEidgenössischen Departement für Wirtschaft, Bildung und ForschungEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheMission Interministérielle de Lutte Contre les Drogues et les Conduites AddictivesScience Foundation IrelandEuropean CommissionDeutsche ForschungsgemeinschaftKing's College LondonFondation de FranceBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustKing’s College London
Mots-clésPutamenPsychologyWorking memorySingle-nucleotide polymorphismPolymorphism (computer science)DopamineNeuroscienceDevelopmental psychologyGenotypeGeneGeneticsBiologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is considerable inter-individual variability in the rate at which working memory (WM) develops during childhood and adolescence, but the neural and genetic basis for these differences are poorly understood. Dopamine-related genes, striatal activation and morphology have been associated with increased WM capacity after training. Here we tested the hypothesis that these factors would also explain some of the inter-individual differences in the rate of WM development. We measured WM performance in 487 healthy subjects twice: at age 14 and 19. At age 14 subjects underwent a structural MRI scan, and genotyping of five single nucleotide polymorphisms (SNPs) in or close to the dopamine genes DRD2, DAT-1 and COMT, which have previously been associated with gains in WM after WM training. We then analyzed which biological factors predicted the rate of increase in WM between ages 14 and 19. We found a significant interaction between putamen size and DAT1/SLC6A3 rs40184 polymorphism, such that TC heterozygotes with a larger putamen at age 14 showed greater WM improvement at age 19. The effect of the DAT1 polymorphism on WM development was exerted in interaction with striatal morphology. These results suggest that development of WM partially share neuro-physiological mechanism with training-induced plasticity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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