DataSheet1_Genetically predicted 1091 blood metabolites and 309 metabolite ratios in relation to risk of type 2 diabetes: a Mendelian randomization study.CSV
Notice bibliographique
Résumé
Background Metabolic dysregulation represents a defining characteristic of Type 2 diabetes (T2DM). Nevertheless, there remains an absence of substantial evidence establishing a direct causal link between circulating blood metabolites and the promotion or prevention of T2DM. In addressing this gap, we employed Mendelian randomization (MR) analysis to investigate the potential causal association between 1,091 blood metabolites, 309 metabolite ratios, and the occurrence of T2DM. Methods Data encompassing single-nucleotide polymorphisms (SNPs) for 1,091 blood metabolites and 309 metabolite ratios were extracted from a Canadian Genome-wide association study (GWAS) involving 8,299 participants. To evaluate the causal link between these metabolites and Type 2 diabetes (T2DM), multiple methods including Inverse Variance Weighted (IVW), Weighted Median, MR Egger, Weighted Mode, and Simple Mode were employed. p-values underwent correction utilizing False Discovery Rates (FDR). Sensitivity analyses incorporated Cochran’s Q test, MR-Egger intercept test, MR-PRESSO, Steiger test, leave-one-out analysis, and single SNP analysis. The causal effects were visualized via Circos plot, forest plot, and scatter plot. Furthermore, for noteworthy, an independent T2DM GWAS dataset (GCST006867) was utilized for replication analysis. Metabolic pathway analysis of closely correlated metabolites was conducted using MetaboAnalyst 5.0. Results The IVW analysis method utilized in this study revealed 88 blood metabolites and 37 metabolite ratios demonstrating a significant causal relationship with T2DM (p < 0.05). Notably, strong causal associations with T2DM were observed for specific metabolites: 1-linoleoyl-GPE (18:2) (IVW: OR:0.930, 95% CI: 0.899–0.962, p = 2.16 × 10−5), 1,2-dilinoleoyl-GPE (18:2/18:2) (IVW: OR:0.942, 95% CI: 0.917–0.968, p = 1.64 × 10−5), Mannose (IVW: OR:1.133, 95% CI: 1.072–1.197, p = 1.02 × 10−5), X-21829 (IVW: OR:1.036, 95% CI: 1.036–1.122, p = 9.44 × 10−5), and Phosphate to mannose ratio (IVW: OR:0.870, 95% CI: 0.818–0.926, p = 1.29 × 10−5, FDR = 0.008). Additionally, metabolic pathway analysis highlighted six significant pathways associated with T2DM development: Valine, leucine and isoleucine biosynthesis, Phenylalanine metabolism, Glycerophospholipid metabolism, Alpha-Linolenic acid metabolism, Sphingolipid metabolism, and Alanine, aspartate, and glutamate metabolism. Conclusion This study identifies both protective and risk-associated metabolites that play a causal role in the development of T2DM. By integrating genomics and metabolomics, it presents novel insights into the pathogenesis of T2DM. These findings hold potential implications for early screening, preventive measures, and treatment strategies for T2DM.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,003 |
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 ».