Interaction between striatal volume and DAT1 polymorphism predicts working memory development during adolescence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».