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Enregistrement W3185813238 · doi:10.1101/2021.07.28.454131

Human brain anatomy reflects separable genetic and environmental components of socioeconomic status

2021· preprint· en· W3185813238 sur OpenAlexaff
Hyeokmoon Kweon, Gökhan Aydogan, Alain Dagher, Danilo Bzdok, Christian C. Ruff, Gideon Nave, Martha J. Farah, Philipp Koellinger

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationUniversity of Wisconsin-MadisonUniversity of PennsylvaniaWisconsin Alumni Research FoundationNational Science Foundation
Mots-clésSocioeconomic statusBrain sizeBody mass indexPsychologyHuman brainGrey matterBiologyDemographyNeuroscienceMedicineWhite matterSociologyEndocrinologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent studies report that socioeconomic status (SES) correlates with brain structure. Yet, such findings are variable and little is known about underlying causes. We present a well-powered voxel-based analysis of grey matter volume (GMV) across levels of SES, finding many small SES effects widely distributed across the brain, including cortical, subcortical and cerebellar regions. We also construct a polygenic index of SES to control for the additive effects of common genetic variation related to SES, which attenuates observed SES-GMV relations, to different degrees in different areas. Remaining variance, which may be attributable to environmental factors, is substantially accounted for by body mass index, a marker for lifestyle related to SES. In sum, SES affects multiple brain regions through measurable genetic and environmental effects. One-sentence Summary Socioeconomic status is linked with brain anatomy through a varying balance of genetic and environmental influences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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