Expression of ANK3 moderates the association between childhood trauma and affective traits in severe mental disorders
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to early life trauma increases the risk of psychopathology later in life. Here we investigated if ANK3 mRNA levels influence the relationship between childhood trauma experiences and clinical characteristics in mental disorders. A sample of 174 patients with bipolar disorder and 291 patients with schizophrenia spectrum disorder were included. Patients were diagnosed using the Structured Clinical Interview for DSM-IV, and childhood trauma was assessed using the childhood trauma questionnaire. Age at illness onset and number of psychotic and affective episodes were assessed from interview and medical records. Current depressive symptoms were measured using the calgary depression scale for schizophrenia and the inventory for depressive symptomatology. ANK3 expression was analyzed in whole blood using the Illumina HumanHT-12 v4 Expression BeadChip. Analyses were carried out with the Process adjusted for confounders. Within the total sample, patients with both high ANK3 expression and with the most severe childhood sexual abuse had more manic/hypomanic episodes and an earlier age at onset of the first episode. ANK3 mRNA levels also moderated the relationship between emotional neglect and manic/hypomanic episodes. Our results suggest that ANK3 expression levels moderate the association between specific types of childhood trauma and affective traits in mental disorders.
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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 ».