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Enregistrement W2936500105 · doi:10.3389/fnut.2019.00045

What's Normal? Microbiomes in Human Milk and Infant Feces Are Related to Each Other but Vary Geographically: The INSPIRE Study

2019· article· en· W2936500105 sur OpenAlexaff
Kimberly A. Lackey, Janet E. Williams, Courtney L. Meehan, Jessica A. Zachek, Elizabeth D. Benda, William J. Price, James A. Foster, Daniel Sellen, Elizabeth Kamau‐Mbuthia, Egidioh W. Kamundia, Samwel Mbugua, Sophie E. Moore, Andrew M. Prentice, Debela Gindola K., Linda J. Kvist, Gloria E. Otoo, Cristina García-Carral, Esther Jiménez, Lorena Ruíz, Juan M. Rodrı́guez, Rossina G. Pareja, Lars Bode, Mark A. McGuire

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesMedical Research CouncilUniversity of California, San DiegoEgerton UniversityHawassa UniversityMedelaEuropean CommissionUniversity of GhanaDivision of Integrative Organismal SystemsNational Institutes of HealthNational Science FoundationWashington State UniversityMinisterio de Economía y CompetitividadUniversidad Complutense de Madrid
Mots-clésFecesMicrobiomeBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Microbial communities in human milk and those in feces from breastfed infants vary within and across populations. However, few researchers have conducted cross-cultural comparisons between populations, and little is known about whether certain “core” taxa occur normally within or between populations and whether variation in milk microbiome is related to variation in infant fecal microbiome. The purpose of this study was to describe microbiomes of milk produced by relatively healthy women living at diverse international sites and compare these to the fecal microbiomes of their relatively healthy infants. Methods We analyzed milk (n = 394) and infant feces (n = 377) collected from mother/infant dyads living in 11 international sites (2 each in Ethiopia, The Gambia, and the US; 1 each in Ghana, Kenya, Peru, Spain, and Sweden). The V1-V3 region of the bacterial 16S rRNA gene was sequenced to characterize and compare microbial communities within and among cohorts. Results Core genera in feces were Streptococcus, Escherichia/Shigella, and Veillonella, and in milk were Streptococcus and Staphylococcus, although substantial variability existed within and across cohorts. For instance, relative abundance of Lactobacillus was highest in feces from rural Ethiopia and The Gambia, and lowest in feces from Peru, Spain, Sweden, and the US; Rhizobium was relatively more abundant in milk produced by women in rural Ethiopia than all other cohorts. Bacterial diversity also varied among cohorts. For example, Shannon diversity was higher in feces from Kenya than Ghana and US-California, and higher in rural Ethiopian than Ghana, Peru, Spain, Sweden, and US-California. There were limited associations between individual genera in milk and feces, but community-level analyses suggest strong, positive associations between the complex communities in these sample types. Conclusions Our data provide additional evidence of within- and among-population differences in milk and infant fecal bacterial community membership and diversity and support for a relationship between the bacterial communities in milk and those of the recipient infant’s feces. Additional research is needed to understand environmental, behavioral, and genetic factors driving this variation and association, as well as its significance for acute and chronic maternal and infant health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations211
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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