Linking obesity-associated genotype to child language development: the role of early-life neurology-related proteomics and brain myelination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between childhood obesity and language development may be confounded by socio-environmental factors and attributed to comorbid pathways. METHODS: In a longitudinal Singaporean mother-offspring cohort, we leveraged trans-ancestry polygenic predictions of body mass index (BMI) to interrogate the causal effects of early-life BMI on child language development and its effects on molecular and neuroimaging measures. Leveraging large genome-wide association studies, we examined whether the link between obesity and language development is causal or due to a shared genetic basis. FINDINGS: We found an inverse association between polygenic risk for obesity, which is less susceptible to confounding, and language ability assessed at age 9. Our findings suggested a shared genetic basis between obesity and language development rather than a causal effect of obesity on language development. Interrogating early-life mechanisms including neurology-related proteomics and language-related white matter microstructure, we found that EFNA4 and VWC2 expressions were associated with language ability as well as fractional anisotropy of language-related white matter tracts, suggesting a role in brain myelination. Additionally, the expression of the EPH-Ephrin signalling pathway in the hippocampus might contribute to language development. Polygenic risk for obesity was nominally associated with EFNA4 and VWC2 expression. However, we did not find support for mediating mechanisms via these proteins. INTERPRETATION: This study demonstrates the potential of examining early-life proteomics in conjunction with deep genotyping and phenotyping and provides biological insights into the shared genomic links between obesity and language development. FUNDING: Singapore National Research Foundation and Agency for Science, Technology and Research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».