Leveraging related health phenotypes for polygenic prediction of impulsive choice, impulsive action, and impulsive personality traits in 1534 European ancestry community adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Impulsivity refers to a number of conceptually related phenotypes reflecting self‐regulatory capacity that are considered promising endophenotypes for mental and physical health. Measures of impulsivity can be broadly grouped into three domains, namely, impulsive choice, impulsive action, and impulsive personality traits. In a community‐based sample of ancestral Europeans ( n = 1534), we conducted genome‐wide association studies (GWASs) of impulsive choice (delay discounting), impulsive action (behavioral inhibition), and impulsive personality traits (UPPS‐P), and evaluated 11 polygenic risk scores (PRSs) of phenotypes previously linked to self‐regulation. Although there were no individual genome‐wide significant hits, the neuroticism PRS was positively associated with negative urgency (adjusted R 2 = 1.61%, p = 3.6 × 10 −7 ) and the educational attainment PRS was inversely associated with delay discounting (adjusted R 2 = 1.68%, p = 2.2 × 10 −7 ). There was also evidence implicating PRSs of attention‐deficit/hyperactivity disorder, externalizing, risk‐taking, smoking cessation, smoking initiation, and body mass index with one or more impulsivity phenotypes (adjusted R 2 s: 0.35%–1.07%; FDR adjusted p s = 0.05–0.0006). These significant associations between PRSs and impulsivity phenotypes are consistent with established genetic correlations. The combined PRS explained 0.91%–2.46% of the phenotypic variance for individual impulsivity measures, corresponding to 8.7%–32.5% of their reported single‐nucleotide polymorphism (SNP)‐based heritability, suggesting a non‐negligible portion of the SNP‐based heritability can be recovered by PRSs. These results support the predictive validity and utility of PRSs, even derived from related phenotypes, to inform the genetics of impulsivity phenotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».