What’s Normal? Immune Profiling of Human Milk from Healthy Women Living in Different Geographical and Socioeconomic Settings
Notice bibliographique
Résumé
Human milk provides a very wide range of nutrients and bioactive components, including immune factors, human milk oligosaccharides, and a commensal microbiota. These factors are essential for interconnected processes including immunity programming and the development of a normal infant gastrointestinal microbiome. Newborn immune protection mostly relies on maternal immune factors provided through milk. However, studies dealing with an in-depth profiling of the different immune compounds present in human milk and with the assessment of their natural variation in healthy women from different populations are scarce. In this context, the objective of this work was the detection and quantification of a wide array of immune compounds, including innate immunity factors (IL1β, IL6, IL12, INFγ, TNFα), acquired immunity factors (IL2, IL4, IL10, IL13, IL17), chemokines (IL8, Groα, MCP1, MIP1β), growth factors (IL5, IL7,EGF, GCSF, GMCSF,TGFβ2) and immunoglobulins (IgA, IgG, IgM), in milk produced by healthy women of different ethnicities living in different geographic, dietary, socio-economic, and environmental settings. Among the analyzed factors, IgA, IgG, IgM, EGF, TGFβ2, IL7, IL8, Groα, MIP1β were detected in all or most of the samples collected in each population and, therefore, this specific set of compounds might be considered as the “core” soluble immune factors in milk produced by healthy women worldwide. This approach may help define which immune factors are (or are not) common in milk produced by women living in various conditions, and to identify host, lifestyle, and environmental factors that affect the immunological composition of this complex biological fluid.
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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 | 0,001 |
| 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 ».