Sex-Specific Effects of Birth Weight on Longitudinal Behavioral Outcomes: A Mendelian Randomization Approach Using Polygenic Scores
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is unclear whether sex differences in behavior arising from birth weight (BW) are genuine because of the cross-sectional nature and potential confounding in previous studies. We aimed to test whether sex differences associated with BW phenotype were reproducible using a Mendelian randomization approach, i.e., association between polygenic score (PGS) for BW and behavior outcomes across childhood and adolescence. Methods: Using data from the Raine Study, we had 1484 genotyped participants with a total of 6446 Child Behavior Checklist assessments from ages 5 to 17 years. We used BW-PGSs in linear mixed-effect models to predict parentally assessed attention, aggression, and social problems scales; we also derived estimates and significance for a sex-by-genotype interaction. We used a Bonferroni-corrected significance threshold and tested robustness of the results with teacher assessments of behavior and a second PGS. Results: We found a sex-by-genotype interaction with lower BW-PGSs associated with increased aggression in males compared with females. These findings were consistent across various analyses, including teacher assessments. Surprisingly, a lower BW-PGS showed protective effects in females, while a lower BW phenotype had detrimental effects in males with evidence of a genotype-phenotype mismatch increasing aggression problems in males only. Conclusions: This study underscores the genuine nature of behavioral sex differences arising from low BW and highlights the sex-dependent and diverging effects of environmental and genetic BW determinants.
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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 | 0,053 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».