Metabolome-wide Mendelian randomisation reveals causal links between circulating metabolites and type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 1 diabetes (T1D) is an autoimmune disease that causes destruction of the insulin-producing pancreatic beta cell, resulting in high levels of blood glucose and profound alterations in carbohydrate, lipid, and protein metabolism if untreated. We aimed to identify if circulating metabolites are causally linked to risk of T1D, using two-sample Mendelian Randomisation (MR). METHODS: For our discovery and replication MR analyses, we used SNP-instruments for circulating metabolites measured in seven large GWAS in Europeans. The corresponding effects of the SNP-instruments on T1D were derived from GWAS in multiple ancestries. The MR effects were estimated using the Wald Ratio or the Inverse Weighted Variance method. We then tested the presence of shared causal variants between the candidate metabolites and T1D and performed sensitivity analyses for pleiotropy and direction of causality. FINDINGS: Of the 1679 tested metabolite-T1D associations, 46 metabolites showed effects on T1D accounting for multiple testing. Among the 14 metabolites replicated using independent T1D GWAS, 7 of these metabolites shared a causal variant with T1D. The metabolite with the most important MR effect, vanillactate, showed a strong negative association with T1D risk in 3 T1D GWAS. The SNP-instrument of vanillactate is an eQTL of the TH gene which is itself coexpressed with the INS gene, a major T1D locus. INTERPRETATION: Combining evidence from MR and various follow-up analyses, we identified causal circulating metabolites for T1D, highlighting the role of specific metabolic signatures in the pathogenesis of this disease. FUNDING: Fonds de Recherche du Quebec-Santé (FRQS).
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 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 | 0,001 |
| 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 ».