Causal Relationships Between Gut Microbiota, Immune Cell and Pancreatic Cancer: A Two-Step, Two-Sample Mendelian Randomization Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gut microbiota (GM) is associated with both the occurrence and development of pancreatic cancer (PC), and immune cells potentially play a role in this process. This study sought to evaluate the causative effect of GM on PC and to ascertain possible immune cell mediators. Methods: The study primarily employed a two-step, two-sample Mendelian randomization (MR) analysis to explore the causal relationship between GM and PC within the European population, placing particular emphasis on the application of the inverse variance weighted (IVW) approach. Additionally, mediation analysis was conducted to explore the potential influence of immune cells as mediators. Results: The MR analysis revealed a significant association between Geminocystis and the risk of PC. Increased abundance of Geminocystis was positively associated with the risk of PC (odds ratio (OR): 2.580, 95% confidence interval (CI): 1.050 - 6.342). The validity of the outcomes was also verified by the sensitivity analysis. The mediation MR analysis showed that the B-cell absolute count served as a partial intermediary in the causal link between Geminocystis and the risk of PC, contributing to 15.321% of the mediating impact. Conclusion: This MR study demonstrated that Geminocystis has a causal relationship with PC and potentially mediates B-cell absolute count in the TBNK panel.
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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 | 0,033 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».