Microbiota at Multiple Body Sites during Pregnancy in a Rural Tanzanian Population and Effects of Moringa-Supplemented Probiotic Yogurt
Notice bibliographique
Résumé
The nutritional status of pregnant women is vital for healthy outcomes and is a concern for a large proportion of the world's population. The role of the microbiota in pregnancy and nutrition is a promising new area of study with potential health ramifications. In many African countries, maternal and infant death and morbidity are associated with malnutrition. Here, we assess the influence of probiotic yogurt containing Lactobacillus rhamnosus GR-1, supplemented with Moringa plant as a source of micronutrients, on the health and oral, gut, vaginal, and milk microbiotas of 56 pregnant women in Tanzania. In an open-label study design, 26 subjects received yogurt daily, and 30 were untreated during the last two trimesters and for 1 month after birth. Samples were analyzed using 16S rRNA gene sequencing, and dietary recalls were recorded. Women initially categorized as nourished or undernourished consumed similar calories and macronutrients, which may explain why there was no difference in the microbiota at any body site. Consumption of yogurt increased the relative abundance of Bifidobacterium and decreased Enterobacteriaceae in the newborn feces but had no effect on the mother's microbiota at any body site. The microbiota of the oral cavity and GI tract remained stable over pregnancy, but the vaginal microbiota showed a significant increase in diversity leading up to and after birth. In summary, daily micronutrient-supplemented probiotic yogurt provides a safe, affordable food for pregnant women in rural Tanzania, and the resultant improvement in the gut microbial profile of infants is worthy of further study.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».