Early infancy microbial and metabolic alterations affect risk of childhood asthma
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is the most prevalent pediatric chronic disease and affects more than 300 million people worldwide. Recent evidence in mice has identified a "critical window" early in life where gut microbial changes (dysbiosis) are most influential in experimental asthma. However, current research has yet to establish whether these changes precede or are involved in human asthma. We compared the gut microbiota of 319 subjects enrolled in the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) Study, and show that infants at risk of asthma exhibited transient gut microbial dysbiosis during the first 100 days of life. The relative abundance of the bacterial genera Lachnospira, Veillonella, Faecalibacterium, and Rothia was significantly decreased in children at risk of asthma. This reduction in bacterial taxa was accompanied by reduced levels of fecal acetate and dysregulation of enterohepatic metabolites. Inoculation of germ-free mice with these four bacterial taxa ameliorated airway inflammation in their adult progeny, demonstrating a causal role of these bacterial taxa in averting asthma development. These results enhance the potential for future microbe-based diagnostics and therapies, potentially in the form of probiotics, to prevent the development of asthma and other related allergic diseases in children.
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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) | 0,002 | 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 ».