Peripheral leptin receptor gene network modulates the impact of childhood adversity on mental health disorders
Notice bibliographique
Résumé
Psychiatric disorders are highly prevalent and often co-morbid with metabolic syndrome. Exposure to adversity in early life is a risk factor for both metabolic and behavioral problems, modifying leptin metabolism and signaling. Leptin is not only an energy-balance regulator, being also associated with the development of affective disorders. Our objective was to investigate if individual variations in peripheral leptin receptor (LepR) gene network function moderate the effect of childhood adversity on psychopathology. We created expression-based polygenic scores (ePRS) reflecting genetic variations that affect expression of the liver LepR gene network. We investigated the interaction between the LepR-ePRS and early adversity on mental health outcomes, namely anxiety and depression, in childhood (MAVAN) and adolescence (ALSPAC). In both cohorts, there were interaction effects between early adversity exposure and the liver-based LepR-ePRS, in which adversity was associated with depression only in individuals from the high ePRS group. Our findings suggest that exposure to early adversity is associated with mental health problems in children and adolescents. The liver leptin receptor gene network is an important moderator of these effects, and this may be due to individual differences within metabolic and inflammatory pathways represented by this gene network.
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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 | 0,000 |
| 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 ».