Tracing molecular and social pathways to sex differences in depression: An empirical analysis of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
Variations in gene expression patterns and cortico-striatal circuit morphology have been linked to sex differences in depression. We investigated gene-by-environment (GE) interactions between dopamine gene expression in these brain regions and the social environment on depressive symptomatology (CESD-10 scale) in 45-75 y.o. CLSA participants. We computed two biologically-informed genetic scores related to the D4 dopamine receptor (DRD4): 1. predicted prefrontal (PFC) expression using PrediXcan machine learning; 2. expression-based polygenic risk scores for the co-expression gene network in the striatum (STR-ePRS). Using latent profile analysis, we classified individuals based on social network size, support, cohesion, and participation in 3 distinct profiles: low-, medium-, and high-social network support (18/40/42%). In the full sample, GE interactions were significant for STR-ePRS--with effects driven by men--but not for PFC expression. Analyses by sex revealed significant G*E effects for both DRD4 scores in men (n=7217) but not in women (n=6733). Lower STR-ePRS scores were associated with worse depressive symptomatology for men in the low-support profile. Higher PFC DRD4 expression was associated with worse depressive symptoms for men in the low-support profile but milder symptoms in the medium- and high-support groups. The DRD4 gene network overlapped with gene sets related to cardiometabolic health (blood pressure, BMI, diabetes), suggesting common pathways for physical and mental well-being. Our findings implicate DRD4 and related gene networks as potential moderators of social environmental influences in depression, particularly for male seniors with low social support, consistent with previously reported sex differences in reward sensitivity and decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».