Pro-inflammatory fatty acid profile and colorectal cancer risk: A Mendelian randomisation analysis
Notice bibliographique
Résumé
While dietary fat has been established as a risk factor for colorectal cancer (CRC), associations between fatty acids (FAs) and CRC have been inconsistent. Using Mendelian randomisation (MR), we sought to evaluate associations between polyunsaturated (PUFA), monounsaturated (MUFA) and saturated FAs (SFAs) and CRC risk.We analysed genotype data on 9254 CRC cases and 18,386 controls of European ancestry. Externally weighted polygenic risk scores were generated and used to evaluate associations with CRC per one standard deviation increase in genetically defined plasma FA levels.Risk reduction was observed for oleic and palmitoleic MUFAs (OROA = 0.77, 95% CI: 0.65-0.92, P = 3.9 × 10-3; ORPOA = 0.36, 95% CI: 0.15-0.84, P = 0.018). PUFAs linoleic and arachidonic acid had negative and positive associations with CRC respectively (ORLA = 0.95, 95% CI: 0.93-0.98, P = 3.7 × 10-4; ORAA = 1.05, 95% CI: 1.02-1.07, P = 1.7 × 10-4). The SFA stearic acid was associated with increased CRC risk (ORSA = 1.17, 95% CI: 1.01-1.35, P = 0.041).Results from our analysis are broadly consistent with a pro-inflammatory FA profile having a detrimental effect in terms of CRC risk.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».