Human milk microbiota profiles in relation to birthing method, gestation and infant gender
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human milk is an important source of bacteria for the developing infant and has been shown to influence the bacterial composition of the neonate, which in turn can affect disease risk later in life. Very little is known about what factors shape the human milk microbiome. The goal of the present study was to examine the milk microbiota from a range of women who delivered vaginally or by caesarean (C) section, who gave birth to males or females, at term or preterm. METHODS: Milk was collected from 39 Caucasian Canadian women, and microbial profiles were analyzed by 16S ribosomal RNA (rRNA) sequencing using the Illumina platform. RESULTS: A diverse community of milk bacteria was found with the most dominant phyla being Proteobacteria and Firmicutes and at the genus level, Staphylococcus, Pseudomonas, Streptococcus and Lactobacillus. Comparison of bacterial profiles between preterm and term births, C section (elective and non-elective) and vaginal deliveries, and male and female infants showed no statistically significant differences. CONCLUSIONS: The study revealed the diverse bacterial types transferred to newborns. We postulate that there may be a fail-safe mechanism whereby the mother is "ready" to pass along her bacterial imprint irrespective of when and how the baby is born.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».