MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2908338457 · doi:10.1186/s40168-018-0608-z

Impact of early events and lifestyle on the gut microbiota and metabolic phenotypes in young school-age children

2019· article· en· W2908338457 sur OpenAlexfundno aff
Huanzi Zhong, John Penders, Zhun Shi, Huahui Ren, Kaiye Cai, Chao Fang, Qiuxia Ding, Carel Thijs, Ellen E. Blaak, Coen D.A. Stehouwer, Xun Xu, Huanming Yang, Jian Wang, Jun Wang, Daisy Jonkers, Ad Masclee, Susanne Brix, Junhua Li, Ilja C.W. Arts, Karsten Kristiansen

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStichting Astma BestrijdingUniversity of TorontoGovernment of Jiangxi ProvinceChinese Diabetes SocietyZonMwJoint Programming Initiative A healthy diet for a healthy lifeEuropean Foundation for the Study of DiabetesEli Lilly and Company
Mots-clésBiologyPhenotypeGut floraMedical microbiologyMicrobial ecologyGeneticsImmunologyBacteriaGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The gut microbiota evolves from birth and is in early life influenced by events such as birth mode, type of infant feeding, and maternal and infant antibiotics use. However, we still have a gap in our understanding of gut microbiota development in older children, and to what extent early events and pre-school lifestyle modulate the composition of the gut microbiota, and how this impinges on whole body metabolic regulation in school-age children. RESULTS: Taking advantage of the KOALA Birth Cohort Study, a long-term prospective birth cohort in the Netherlands with extensive collection of high-quality host metadata, we applied shotgun metagenomics sequencing and systematically investigated the gut microbiota of children at 6-9 years of age. We demonstrated an overall adult-like gut microbiota in the 281 Dutch school-age children and identified 3 enterotypes dominated by the genera Bacteroides, Prevotella, and Bifidobacterium, respectively. Importantly, we found that breastfeeding duration in early life and pre-school dietary lifestyle correlated with the composition and functional competences of the gut microbiota in the children at school age. The correlations between pre-school dietary lifestyle and metabolic phenotypes exhibited a striking enterotype dependency. Thus, an inverse correlation between high dietary fiber consumption and low plasma insulin levels was only observed in individuals with the Bacteroides and Prevotella enterotypes, but not in Bifidobacterium enterotype individuals in whom the gut microbiota displayed overall lower microbial gene richness, alpha-diversity, functional potential for complex carbohydrate fermentation, and butyrate and succinate production. High total fat consumption and elevated plasma free fatty acid levels in the Bifidobacterium enterotype are associated with the co-occurrence of Streptococcus. CONCLUSIONS: Our work highlights the persistent effects of breastfeeding duration and pre-school dietary lifestyle in affecting the gut microbiota in school-age children and reveals distinct compositional and functional potential in children according to enterotypes. The findings underscore enterotype-specific links between the host metabolic phenotypes and dietary patterns, emphasizing the importance of microbiome-based stratification when investigating metabolic responses to diets. Future diet intervention studies are clearly warranted to examine gut microbe-diet-host relationships to promote knowledge-based recommendations in relation to improving metabolic health in children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations222
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMicrobiomeMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207