Fetal programming of overweight through the microbiome: boys are disproportionately affected
Notice bibliographique
Résumé
Maternal and childhood obesity in pregnancy are worrisome public health issues facing our world today. New gene sequencing methods have advanced our knowledge of the disruptive effect of birth interventions and postnatal exposures on the maturation of gut microbiota and immunity during infancy. Yet, little is known about the impact of maternal pregnancy overweight on gut microbes and related processes, and how this may affect overweight risk in offspring. To address this gap in knowledge, we surveyed human studies for evidence in children, infants and pregnant women to piece together the limited literature and generate hypotheses for future investigation. From this literature, we learned that higher Lactobacillus yet lower Bacteroides spp. colonization of gut microbiota within 3 months of birth predicted risk for infant and child overweight. The abundance of bifidobacteria and staphylococci also appeared to play a role in the association with overweight, as did infant fecal immunoglobulin A levels, glycoproteins of the gut immune system that are acquired from breast milk and produced by the infant. We proposed that pregnancy overweight influences the compositional structure of gut microbiota in infants through vertical transfer of microbiota and/or their metabolites during pregnancy, delivery and breastfeeding. Finally, we brought forward emerging evidence on sex dimorphism, as well as ethnic and geographic variation, in reported associations between maternal overweight-induced gut microbiota dysbiosis and overweight risk.
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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) | 0,001 | 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 ».