Investigation of metabolomic biomarkers for childhood executive function and the role of genetic and dietary factors: The GUSTO cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have investigated molecular biomarkers of specific executive function (EF) skills in children. We aimed to characterise the prospective associations between metabolome and multiple domains of EF using a bidirectional design. METHODS: This study was conducted within a longitudinal birth cohort, the Growing Up in Singapore Towards healthy Outcomes (GUSTO). Circulating levels of 165 metabolites were quantified using a nuclear magnetic resonance based metabolomics platform (n = 457 (∼6yrs) and n = 524 (∼8yrs)). Parent-reported EF was available for 495 children (∼7yrs). Multivariate linear regression was used to assess the metabolite-EF relationships. We examined the role of body composition, dietary factors, and genetics in the metabolite-EF associations. FINDINGS: Higher leucine level (∼6yrs) was associated with poorer EF (∼7yrs, Initiate (P = 0.003) and Working Memory (P = 0.004)). EF (∼7yrs) was not associated with leucine (∼8yrs). Importantly, we found weak evidence for associations of dietary factors (∼5yrs) with leucine (∼6yrs) and EF (∼7yrs). Each copy of C allele in rs1260326 (a leucine-related polymorphism) was associated with higher leucine level and poorer Initiate and Working Memory (P < 0.05). Amongst those with less strongly genetically influenced leucine, inverse association between leucine and cognitive regulation were weaker among those with higher BMI. INTERPRETATION: The observed association between higher leucine level and poorer EF may be determined by genetics and may not be easily amenable to dietary interventions. Further research is needed for validation and to understand mechanisms. FUNDING: Singapore National Research Foundation and Agency for Science, Technology and Research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».