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Enregistrement W3006378616 · doi:10.1101/2020.02.17.952010

Greater male than female variability in regional brain structure across the lifespan

2020· preprint· en· W3006378616 sur OpenAlexaff
Lara M. Wierenga, Gaëlle E. Doucet, Danai Dima, Ingrid Agartz, Moji Aghajani, Theophilus N. Akudjedu, Anton Albajes‐Eizagirre, Dag Alnæs, Kathryn Alpert, Ole A. Andreassen, Alan Anticevic, Philip Asherson, Tobias Banaschewski, Núria Bargalló, Sarah Baumeister, Ramona Baur‐Streubel, Alessandro Bertolino, Aurora Bonvino, Dorret I. Boomsma, Stefan Borgwardt, Josiane Bourque, Anouk den Braber, Daniel Brandeis, Alan Breier, Henry Brodaty, Rachel M. Brouwer, Jan K. Buitelaar, Geraldo F. Busatto, Erick J. Canales‐Rodríguez, Dara M. Cannon, Xavier Caseras, F. Xavier Castellanos, Tiffany Chaim-Avancini, Christopher R. K. Ching, Vincent P. Clark, Patricia Conrod, Annette Conzelmann, Fabrice Crivello, Christopher G. Davey, Erin W. Dickie, Stefan Ehrlich, Dennis van ‘t Ent, Simon E. Fisher, Jean‐Paul Fouché, Barbara Franke, Paola Fuentes‐Claramonte, Eco J. C. de Geus, Annabella Di Giorgio, David C. Glahn, Ian H. Gotlib, Hans J. Grabe, Oliver Gruber, Patricia Gruner, Raquel E. Gur, Ruben C. Gur, Tiril P. Gurholt, Lieuwe de Haan, Beathe Haatveit, Ben J. Harrison, Catharina A. Hartman, Sean N. Hatton, Dirk J. Heslenfeld, Odile A. van den Heuvel, Ian B. Hickie, Pieter J. Hoekstra, Sarah Hohmann, Avram J. Holmes, Martine Hoogman, Norbert Hosten, Fleur M. Howells, Hilleke E. Hulshoff Pol, Chaim Huyser, Neda Jahanshad, Anthony James, Jiyang Jiang, Erik G. Jönsson, John A. Joska, Andrew Kalnin, Marieke Klein, Laura Koenders, Knut K. Kolskår, Bernd Krämer, Jonna Kuntsi, Jim Lagopoulos, Luisa Lázaro, И. С. Лебедева, Phil H. Lee, Christine Löchner, Marise W. J. Machielsen, Sophie Maingault, Nicholas G. Martin, Ignacio Martínez‐Zalacaín, David Mataix‐Cols, Bernard Mazoyer, Brenna C. McDonald, Colm McDonald, Andrew M. McIntosh, Katie L. McMahon, Genevieve McPhilemy, Dennis van der Meer, José M. Menchón, Jilly Naaijen, Lars Nyberg, Jaap Oosterlaan, Yannis Paloyelis, Paul Pauli, Giulio Pergola, Edith Pomarol‐Clotet, Marı́a J. Portella, Joaquim Raduà, Andreas Reif, Geneviève Richard, Joshua L. Roffman, Pedro GP Rosa, Matthew D. Sacchet, Perminder S. Sachdev, Raymond Salvador, Salvador Sarró, Theodore D. Satterthwaite, Andrew J. Saykin, Maurício H. Serpa, Kang Sim, Andrew Simmons, Jordan W. Smoller, Iris E. Sommer, Carles Soriano‐Mas, Dan J. Stein, Lachlan T. Strike, Philip R. Szeszko, Henk Temmingh, Sophia I. Thomopoulos, A. S. Tomyshev, Julian N. Trollor, Anne Uhlmann, Ilya M. Veer, Dick J. Veltman, Aristotle N. Voineskos, Henry Völzke, Henrik Walter, Lei Wang, Yang Wang, Bernd Weber, Wei Wen, John D. West, Lars T. Westlye, Heather C. Whalley, Steven Williams, Katharina Wittfeld, Daniel H. Wolf, Margaret J. Wright, Yuliya Yoncheva, Marcus V. Zanetti, Georg Ziegler, Greig I. de Zubicaray, Paul M. Thompson, Eveline A. Crone, Sophia Frangou, Christian K. Tamnes

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoUniversité de MontréalCentre for Addiction and Mental HealthCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésVulnerability (computing)Brain morphometryDiseaseBrain sizeDemographyBiologyPsychologyDevelopmental psychologyMedicinePathologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For many traits, males show greater variability than females, with possible implications for understanding sex differences in health and disease. Here, the ENIGMA (Enhancing Neuro Imaging Genetics through Meta-Analysis) Consortium presents the largest-ever mega-analysis of sex differences in variability of brain structure, based on international data spanning nine decades of life. Subcortical volumes, cortical surface area and cortical thickness were assessed in MRI data of 16,683 healthy individuals 1-90 years old (47% females). We observed significant patterns of greater male than female between-subject variance for all subcortical volumetric measures, all cortical surface area measures, and 60% of cortical thickness measures. This pattern was stable across the lifespan for 50% of the subcortical structures, 70% of the regional area measures, and nearly all regions for thickness. Our findings that these sex differences are present in childhood implicate early life genetic or gene-environment interaction mechanisms. The findings highlight the importance of individual differences within the sexes, that may underpin sex-specific vulnerability to disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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