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Enregistrement W3189704173 · doi:10.1007/s10519-021-10076-6

Continuity of Genetic Risk for Aggressive Behavior Across the Life-Course

2021· review· en· W3189704173 sur OpenAlexfundno aff
Camiel M. van der Laan, José J. Morosoli, Steve van de Weijer, Lucía Colodro‐Conde, Hill F. Ip, Eva Krapohl, Isabell Brikell, Cristina Sánchez‐Mora, Ilja M. Nolte, Beaté St Pourcain, Koen Bolhuis, Teemu Palviainen, Hadi Zafarmand, Scott D. Gordon, Tetyana Zayats, Fazil Alıev, Chang Jiang, Carol A. Wang, Gretchen Saunders, Ville Karhunen, Anke R. Hammerschlag, Daniel E. Adkins, Richard Border, Roseann E. Peterson, Joseph A. Prinz, Elisabeth Thiering, Ilkka Seppälä, Natàlia Vilor‐Tejedor, Tarunveer S. Ahluwalia, Felix R. Day, Jouke‐Jan Hottenga, Andrea G. Allegrini, Kaili Rimfeld, Qi Chen, Yi Lu, Joanna Martin, María Soler Artigas, Paula Rovira, Rosa Bosch, Gemma Español‐Martín, Josep Antoni Ramos‐Quiroga, Alexander Neumann, Judith Ensink, Katrina L. Grasby, Xiaoran Tong, Shelby Marrington, Christel M. Middeldorp, James G. Scott, Anna Vinkhuyzen, Andrey A. Shabalin, Robin Corley, Luke M. Evans, Karen Sugden, Silvia Alemany, Lærke Sass, Rebecca Vinding, Kate Ruth, Jessica Tyrrell, Erik A. Ehli, Fiona A. Hagenbeek, Eveline De Zeeuw, Henrik Larsson, Harold Snieder, Frank C. Verhulst, Najaf Amin, Alyce M. Whipp, Tellervo Korhonen, Eero Vuoksimaa, Richard J. Rose, André G. Uitterlinden, Andrew C. Heath, Pamela A. F. Madden, Jan Haavik, Jennifer R. Harris, Øyvind Helgeland, Stefan Johansson, Gun Peggy Knudsen, Pål R. Njølstad, Qing Lu, Alina Rodriguez, Anjali K. Henders, Abdullah Al Mamun, Sandy Brown, Christian Hopfer, Kenneth Krauter, Chandra A. Reynolds, Andrew Smolen, Michael C. Stallings, Sally J. Wadsworth, Tamara L. Wall, Judy L. Silberg, Allison L. Miller, Liisa Keltikangas‐Järvinen, Christian Hakulinen, Laura Pulkki-Råbäck, Alexandra Havdahl, Per Magnus, Olli T. Raitakari, John R. B. Perry, Sabrina Llop, María-José López-Espinosa, Klaus Bønnelykke, Hans Bisgaard, Jordi Sunyer, Terho Lehtimäki, Louise Arseneault, Marie Standl, Joachim Heinrich, Joseph M. Boden, John F. Pearson, L. John Horwood, Martin A. Kennedy, Richie Poulton, Lindon J. Eaves, Hermine H. Maes, John K. Hewitt, William Copeland, E. Jane Costello, Gail Williams, Naomi R. Wray, Marjo‐Riitta Järvelin, Matt McGue, William G. Iacono, Avshalom Caspi, Terrie E. Moffitt, Andrew Whitehouse, Craig E. Pennell, Kelly L. Klump, S. Alexandra Burt, Danielle M. Dick, Ted Reichborn‐Kjennerud, Nicholas G. Martin, Sarah E. Medland, Tanja G. M. Vrijkotte, Jaakko Kaprio, Henning Tiemeier, George Davey Smith, Catharina A. Hartman, Albertine J. Oldehinkel, Miguel Casas, Marta Ribasés, Paul Lichtenstein, Sebastian Lundström, Robert Plomin, Meike Bartels, Michel G. Nivard, Dorret I. Boomsma, Michelle K. Lupton, Brittany L. Mitchell, Kerrie McAloney, Richard Parker, Jane Burns, Ian B. Hickie, René Pool

Notice bibliographique

RevueBehavior Genetics · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Public Health, Imperial College LondonErasmus Universitair Medisch Centrum RotterdamMedical Research CouncilEconomic and Social Research CouncilMetro North Hospital and Health ServiceHelsinki Institute of Life Science, Helsingin YliopistoInstitute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King’s College LondonStanley Center for Psychiatric Research, Broad InstituteCollege of Engineering, Michigan State UniversityFundació Institut de Recerca Hospital Universitari Vall d’HebronUniversitat Autònoma de BarcelonaFaculty of Medicine and Health, University of SydneyKarabük ÜniversitesiKarolinska InstitutetCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalNovo Nordisk FondenUniversiteit van AmsterdamCardiff UniversityInstitute for Molecular Bioscience, University Of QueenslandVrije Universiteit AmsterdamLady Davis Institute for Medical ResearchHelmholtz Zentrum MünchenUniversity of QueenslandImperial College LondonJewish General HospitalKing's College LondonVirginia Commonwealth UniversityAmsterdam University Medical CentersMRC-PHE Centre for Environment and HealthNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekHelsingin YliopistoSteno Diabetes Center CopenhagenMichigan State UniversityInstituto de Salud Carlos IIIBarcelona Institute of Science and TechnologyBroad InstituteUniversity of Colorado BoulderQIMR Berghofer Medical Research InstituteGentofte HospitalMassachusetts General HospitalUniversity of MinnesotaUniversitetet i BergenCollege of Social and Behavioral Science, University of UtahUniversitat Pompeu Fabra
Mots-clésLife course approachAggressionDemographyBehavioural geneticsPerspective (graphical)Health psychologyPsychologyDevelopmental psychologyPublic healthGerontologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We test whether genetic influences that explain individual differences in aggression in early life also explain individual differences across the life-course. In two cohorts from The Netherlands (N = 13,471) and Australia (N = 5628), polygenic scores (PGSs) were computed based on a genome-wide meta-analysis of childhood/adolescence aggression. In a novel analytic approach, we ran a mixed effects model for each age (Netherlands: 12-70 years, Australia: 16-73 years), with observations at the focus age weighted as 1, and decaying weights for ages further away. We call this approach a 'rolling weights' model. In The Netherlands, the estimated effect of the PGS was relatively similar from age 12 to age 41, and decreased from age 41-70. In Australia, there was a peak in the effect of the PGS around age 40 years. These results are a first indication from a molecular genetics perspective that genetic influences on aggressive behavior that are expressed in childhood continue to play a role later in life.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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