Brain insulin receptor gene network shapes risk for metabolic disease after early-life stress in women
Notice bibliographique
Résumé
Stress happening during critical periods of development shapes individual physiology and increases the risk for obesity, inflammatory, and metabolic disturbances throughout life. However, there are individual differences and not everyone exposed to stress or adversity early during development develops chronic adult disease. Insulin regulates peripheral glucose metabolism, acts as a neuromodulator in the brain, and is possibly implicated in individual differences in response to early adversity. Expression-based polygenic scores (ePRS) reflect variations in the expression of a tissue-specific gene co-expression network. We have previously shown that brain-based insulin receptor ePRS (ePRS-IR) can identify risk for metabolic and frailty outcomes in older adults. Here, we show that the mesocorticolimbic ePRS-IR moderates the association between early adversity and increased visceral adipose tissue as well as metabolic syndrome in a large sample of adult women (UK Biobank). These findings suggest that variations in the function of the brain insulin receptor network influence the susceptibility to the long-term effects of adversity, highlighting a target system for prevention and novel treatments. How the brain responds to early-life stress may shape future health: individual differences in the expression of an insulin receptor gene network in the prefrontal cortex and striatum influence the risk of visceral fat accumulation and metabolic syndrome, especially in women exposed to early-life stress.
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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 | 0,001 |
| 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 ».