Association Between Circulating Vitamin K Levels, Gut Microbiome, and Type 1 Diabetes: A Mendelian Randomization Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Nutritional deficiencies have been proposed as possible etiological causes for autoimmune diseases, among which type 1 diabetes (T1D). Vitamin K (VK) has potentially positive effects on type 2 diabetes, but its role on T1D in humans remains largely unknown. We aimed to examine the presence of a causal association between VK and T1D using a Mendelian randomization (MR) approach. METHODS: = 2138 Europeans) were used as instruments in our two-sample MR study to investigate whether circulating VK levels are causally associated with the risk of T1D in a large European T1D GWAS cohort (18,942 cases/520,580 controls). Through a multivariable MR (MVMR), the effects of both VK and specific gut microbiota on T1D were investigated given that the gut microbiome synthesizes VK. RESULTS: We found that changes in levels of circulating VK did not affect T1D risk in our univariate two-sample MR, but this study had limited power to detect small effects of VK (OR for T1D of less than 0.8). However, our MVMR indicated a suggestive association of VK with the risk of T1D adjusting for two different gut microbiome populations. CONCLUSIONS: In conclusion, VK levels are unlikely to significantly affect the risk of T1D, but small effects cannot be excluded, and the role of gut microbiome in this association should be further investigated.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».