Exploring Metabolomic Drivers of Colorectal and Gastric Cancer: A Mendelian Randomisation Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the causal relationship between 1,400 metabolites and colorectal and gastric cancer. STUDY DESIGN: Mendelian randomisation study. Place and Duration of the Study: The Affiliated Yantai Yuhuangding Hospital of Qingdao University, Yantai, China, from July to August 2024. METHODOLOGY: Metabolite genome-wide association study (GWAS) data and genetic data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) as well as the expensive FinnGen project, respectively, were sourced. Suitable instrumental variables were chosen based on their association with metabolites at a genome-wide significance level, thus ensuring a high degree of reliability in the causal inferences drawn. Inverse variance weighting (IVW) was used for initial analysis. Sensitivity analyses were conducted using MR Egger regression and weighted median methods to validate findings and assess potential pleiotropy or bias. RESULTS: Metabolites were included in the study of 8,299 individuals. Gastric cancer included 1,307 cases and 287,137 controls; while colorectal cancer included 6,509 cases and 287,137 controls. The research identified sixty-nine metabolites associated with varying degrees of risk enhancement or mitigation. For gastric cancer, a more focused discovery highlighted two metabolites with significant causal links-associated with increased risk as well as a protective effect. Sensitivity analyses confirmed the validity of these findings. CONCLUSION: By elucidating specific metabolites that exert direct causal effects on colorectal and gastric cancer risk, the study marked a significant advancement in the understanding of the metabolic pathways involved in cancer development. KEY WORDS: Mendelian randomisation, Colorectal cancer, Gastric cancer, Metabolites, Genetic variants, Genome-wide association studies, Causal inference.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».