Exploring the Association Between Human Blood Metabolites and Autism Spectrum Disorder Risk: A Bidirectional Mendelian Randomization Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Autism spectrum disorder (ASD) is a complex neurodevelopmental condition with a poorly understood etiology. Recent studies have suggested that metabolic dysregulation might be linked to the development of ASD; however, causal relationships remain unclear. This study aimed to investigate the causal association between these factors using two-sample Mendelian randomization (TSMR). Methods: We conducted a TSMR analysis to assess the relationship between blood metabolites and ASD using summarized GWAS data. The metabolite dataset from the Canadian Longitudinal Study of Aging included 1091 metabolites and 309 ratios from 7824 European individuals. The ASD data from the Psychiatric Genomics Consortium comprised 18,381 ASD cases and 27,969 controls. Blood metabolites were set as exposures with ASD as the outcome. We primarily used the inverse-variance weighted method, supplemented by MR-Egger, weighted median, simple mode, and weighted mode methods. We also conducted sensitivity analyses to confirm robustness. Replication, confounding, and reserve analyses were performed to verify causation. Additionally, metabolic pathway and network pharmacology analyses were conducted to explore potential mechanisms. Results: = 0.0388). Gene Ontology functional analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes analysis highlighted crucial pathways, such as cellular glucuronidation, glucuronosyltransferase activity, and bile secretion, and the significance of the apical part of the cell. Conclusions: Our findings indicate that the dodecenedioate, methionine sulfone, cysteine to alanine ratio and proline to glutamate ratio have an impact on ASD. These results enhance our understanding of the metabolic pathways involved in ASD and could lead to new avenues for intervention and prevention. Further research is needed to explore the mechanisms underlying these associations and confirm these findings in different populations.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».