Polygenic Associations between Motor Behaviour, Neuromotor Traits, and Active Music Engagement in Four Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Phenotypic investigations have shown that actively engaging with music, i.e., playing a musical instrument or singing may be protective of motor decline in aging. For example, music training associated with enhanced sensorimotor skills accompanied by changes in brain structure and function. Although it is possible that the benefits of active music engagement "transfer" to benefits in the motor domain, it is also possible that the genetic architecture of motor behaviour and the motor system structure may influence active music engagement. This study investigated whether polygenic scores (PGS) for five behavioural motor traits, 12 neuromotor structural brain traits, and seven rates of change in brain structure traits trained from existing discovery genome-wide association studies (GWAS) predict active music engagement outcomes in four independent cohorts of unrelated individuals of European ancestry: the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA; N=22,198), Wisconsin Longitudinal Study (WLS; N=4,605), Vanderbilt's BioVU Repository (BioVU; N=6,150), and Vanderbilt's Online Musicality study (OM; N=1,559). Results were meta-analyzed for each PGS main effect across outcomes and cohorts, revealing that PGS for a faster walking pace was associated with higher amounts of active music engagement. Within CLSA, a higher PGS for walking pace was associated with greater odds of engaging with music. Findings suggest a shared genetic architecture between motor function and active music engagement. Future intervention-based research should consider the genetic underpinnings of motor behavior when evaluating the effects of music engagement on motor function across the lifespan.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».