Corticolimbic DCC gene co-expression networks as predictors of impulsivity in children
Notice bibliographique
Résumé
Inhibitory control deficits are prevalent in multiple neuropsychiatric conditions. The communication- as well as the connectivity- between corticolimbic regions of the brain are fundamental for eliciting inhibitory control behaviors, but early markers of vulnerability to this behavioral trait are yet to be discovered. The gradual maturation of the prefrontal cortex (PFC), in particular of the mesocortical dopamine innervation, mirrors the protracted development of inhibitory control; both are present early in life, but reach full maturation by early adulthood. Evidence suggests the involvement of the Netrin-1/DCC signaling pathway and its associated gene networks in corticolimbic development. Here we investigated whether an expression-based polygenic score (ePRS) based on corticolimbic-specific DCC gene co-expression networks associates with impulsivity-related phenotypes in community samples of children. We found that lower ePRS scores associate with higher measurements of impulsive choice in 6-year-old children tested in the Information Sampling Task and with impulsive action in 6- and 10-year-old children tested in the Stop Signal Task. We also found the ePRS to be a better overall predictor of impulsivity when compared to a conventional PRS score comparable in size to the ePRS (4515 SNPs in our discovery cohort) and derived from the latest GWAS for ADHD. We propose that the corticolimbic DCC-ePRS can serve as a novel type of marker for impulsivity-related phenotypes in children. By adopting a systems biology approach based on gene co-expression networks and genotype-gene expression (rather than genotype-disease) associations, these results further validate our methodology to construct polygenic scores linked to the overall biological function of tissue-specific gene networks.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».