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Enregistrement W4387968518 · doi:10.3389/fnins.2023.1283159

The impact of early adversity on the cerebral cortex - a Mendelian randomization study

2023· article· en· W4387968518 sur OpenAlexaff
Zhen Wang, Jing Zou, Le Zhang, Jinghua Ning, Xin Zhang, Bei Jiang, Yi Liang, Yuzhe Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesDali UniversityYunnan Provincial Department of Education
Mots-clésAnterior cingulate cortexGenome-wide association studyMendelian randomizationSupramarginal gyrusPsychologyMedicineNeuroscienceSingle-nucleotide polymorphismFunctional magnetic resonance imagingBiologyCognitionGeneticsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The early adversity is associated with a series of negative outcomes in adulthood, and the impact on the cerebral cortex may be one of the fundamental causes of these adverse consequences in adulthood. In this study, we aim to investigate the causal relationship between early adversity and changes in cerebral cortex structure using Mendelian randomization (MR) analysis. Methods The GWAS summary statistics of 6 early adversity traits were obtained from individuals of European ancestry in the UK Biobank. The GWAS summary statistics of 34 known functional cortical regions were obtained from the ENIGMA Consortium. Causal relationships between the adversity factors and brain cortical structure were assessed using the inverse-variance weighted (IVW), MR-Egger, and weighted median methods, with IVW being the primary evaluation method. Cochran’s Q-test, MR-PRESSO, leave-one-out analysis, and funnel plot examination were employed to detect potential heterogeneity and pleiotropy, as well as to identify and exclude outliers. Results At a global level, no causal relationship was found between early adversity and cortical thickness (TH) or surface area (SA) of the brain. However, at the regional level, early adversity was found to potentially influence the TH of the caudal anterior cingulate, superior temporal, entorhinal, paracentral, lateral occipital, banks of the superior temporal sulcus, and supramarginal regions, as well as the SA of the pars triangularis, lateral occipital, parahippocampal, medial orbitofrontal, and isthmus cingulate regions. All findings were nominally significant and passed sensitivity analyses, with no significant heterogeneity or pleiotropy detected. Discussion Our study provides evidence for the association between early adversity and alterations in brain cortical structure, which may serve as a foundation for certain mental disorders. Furthermore, magnetic resonance imaging (MRI) might be considered as a promising tool to aid healthcare professionals in identifying individuals with a history of adverse experiences, allowing for early interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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