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Enregistrement W4414845913 · doi:10.1038/s41398-025-03579-x

The interplay between genomic copy number variants, sleep, and cognition in the general population

2025· article· en· W4414845913 sur OpenAlexaff
Cécile Poulain, Rackeb Tesfaye, Élise Douard, Jean-Louis Martineau, Zohra Saci, Aurélie Labbe, David C. Glahn, Laura Almasy, Mayada Elsabbagh, Guillaume Huguet, Sébastien Jacquemont

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensHEC MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésCognitionSleep (system call)Copy-number variationPopulationAffect (linguistics)Schizophrenia (object-oriented programming)Association (psychology)Effects of sleep deprivation on cognitive performance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genomic Copy Number variants (CNVs) increase risk for neurodevelopmental disorders (NDDs) and affect cognition, but their impact on sleep remains understudied despite the well-established link between sleep disturbances, NDDs, and cognition. We investigated the relationship between CNVs, sleep traits, cognitive ability, and executive function in 498,852 individuals from an unselected population in the UK Biobank. We replicated the U-shape relationship between measures of cognitive ability and sleep duration. The effects of CNVs on sleep duration were evident at the genome-wide level; CNV-burden analyses showed that overall, CNVs with an increasing number of intolerant genes were associated with increased or decreased sleep duration in a U-shape pattern (p < 2e −16 ), but did not increase risk of insomnia. Sleep duration only marginally mediated the robust association between CNVs and poorer cognitive performance, suggesting that sleep and cognitive phenotypes may result from pleiotropic effects of CNVs with minimal causal relationship.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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