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Enregistrement W4318485501 · doi:10.1186/s12967-022-03799-5

Impact of the gut microbiota and associated metabolites on cardiometabolic traits, chronic diseases and human longevity: a Mendelian randomization study

2023· article· en· W4318485501 sur OpenAlexafffund
Éloi Gagnon, Patricia L. Mitchell, Hasanga D. Manikpurage, Erik Abner, Nele Taba, Tõnu Esko, Nooshin Ghodsian, Sébastien Thériault, Patrick Mathieu, Benoît J. Arsenault

Notice bibliographique

RevueJournal of Translational Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMendelian randomizationGut floraLongevityType 2 diabetesMedicineBlood pressureDiseasePhysiologyBody mass indexInternal medicineCoronary artery diseaseDiabetes mellitusMetabolic syndromeBiologyBioinformaticsObesityEndocrinologyImmunologyGerontologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Features of the gut microbiota have been associated with several chronic diseases and longevity in preclinical models as well as in observational studies. Whether these relations underlie causal effects in humans remains to be established. We aimed to determine whether the gut microbiota influences cardiometabolic traits as well as the risk of chronic diseases and human longevity using a comprehensive 2-Sample Mendelian randomization approach. We included as exposures 10 gut-associated metabolites and pathways and 57 microbial taxa abundance. We included as outcomes nine cardiometabolic traits (fasting glucose, fasting insulin, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, HDL cholesterol, LDL cholesterol, triglycerides, estimated glomerular filtration rate, body mass index [BMI]), eight chronic diseases previously linked with the gut microbiota in observational studies (Alzheimer's disease, depression, type 2 diabetes, non-alcoholic fatty liver disease, coronary artery disease (CAD), stroke, osteoporosis and chronic kidney disease), as well as parental lifespan and longevity. We found 7 associations with evidence of causality before and after sensitivity analyses, but not after multiple testing correction (1198 tests). Most effect sizes (4/7) were small. The two largest exposure-outcome effects were markedly attenuated towards the null upon inclusion of BMI or alcohol intake frequency in multivariable MR analyses. While finding robust genetic instruments for microbiota features is challenging hence potentially inflating type 2 errors, these results do not support a large causal impact of human gut microbita features on cardiometabolic traits, chronic diseases or longevity. These results also suggest that the previously documented associations between gut microbiota and human health outcomes may not always underly causal relations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations114
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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