The association of CNR1 genetic variants with resting-state functional connectivity in youth bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
Cannabinoid 1 receptors coded by the CNR1 gene are implicated in mood disorders and addiction. Given the prevalence and negative correlates of cannabis use in bipolar disorder (BD), we examined CNR1 polymorphism rs1324072 in relation to resting-state functional connectivity (rsFC) in youth BD. Participants included 124 youth, ages 13-20 years: 17 BD G-carriers, 48 BD non-carriers, 16 healthy controls (HC) G-carriers, and 43 HC non-carriers. rsFC was obtained using 3T-MRI. General linear models examined main effects of diagnosis, gene, and diagnosis-by-gene interaction, controlling for age, sex, and race. Regions-of-interests in seed-to-voxel analyses included: bilateral amygdala, hippocampus, nucleus accumbens (NAc), and orbitofrontal cortex (OFC). Main effects of diagnosis were observed for rsFC between the right amygdala seed and right occipital pole, and between the left NAc seed and left superior parietal lobe. Interaction analyses identified 6 significant clusters. G-allele was associated with negative connectivity in BD and positive connectivity in HC for: left amygdala seed with right intracalcarine cortex; right NAc seed with left inferior frontal gyrus; and right hippocampal seed with bilateral cuneal cortex (all p<0.001). G-allele was associated with positive connectivity in BD and negative connectivity in HC for: right hippocampal seed with left central opercular cortex (p = 0.001), and left NAc seed with left middle temporal cortex (p = 0.002). In conclusion, CNR1 rs1324072 was differentially associated with rsFC in youth with BD in regions relevant to reward and emotion. Future studies powered to integrate CNR1 alongside cannabis use are warranted to examine the inter-relationship between rs1324072 G-allele, cannabis use, and BD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».