The genetic architecture of differentiating behavioural and emotional problems in early life
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Early in life, behavioural and cognitive traits associated with risk for developing a psychiatric condition are broad and undifferentiated. As children develop, these traits differentiate into characteristic clusters of symptoms and behaviours that ultimately form the basis of diagnostic categories. Understanding this differentiation process - in the context of genetic risk for psychiatric conditions, which is highly generalised - can improve early detection and treatment. We modelled the differentiation of behavioural and emotional problems from age 1.5-5 years (behavioural problems – emotional problems = differentiation score) in a pre-registered study of ~79 000 children from the population-based Norwegian Mother, Father, and Child Cohort Study. We used genomic structural equation modelling to identify genetic signal in differentiation and the total level of behavioural and emotional problems, investigating their links with 11 psychiatric and neurodevelopmental conditions. We examined associations of polygenic scores (PGS) with differentiation and total problems and assessed the relative contributions of direct and indirect genetic effects in over 33 000 family trios. Differentiation exhibited detectable common variant heritability (h2SNP = 0.023 [0.017, 0.029]), and was primarily genetically correlated with psychiatric conditions via a “neurodevelopmental” factor. PGS analyses revealed a substantial association between polygenic liability to ADHD and differentiation (β = 0.09 [0.08, 0.11]), and a weaker association with total problems (β = 0.05 [0.04, 0.06]). Trio-PGS analyses indicated predominantly direct genetic effects on both outcomes. We uncovered systematic genomic signal in the differentiation process, mostly related to common variants associated with neurodevelopmental conditions. Investigating the co-occurrence and differentiation of behavioural and emotional problems may enhance our ability to detect and eventually prevent the emergence of psychiatric conditions.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».