Higher frequency of vertebrate‐infecting viruses in the gut of infants born to mothers with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microbial exposures in utero and early life shape the infant microbiome, which can profoundly impact on health. Compared to the bacterial microbiome, very little is known about the virome. We set out to characterize longitudinal changes in the gut virome of healthy infants born to mothers with or without type 1 diabetes using comprehensive virome capture sequencing. METHODS: Healthy infants were selected from Environmental Determinants of Islet Autoimmunity (ENDIA), a prospective cohort of Australian children with a first-degree relative with type 1 diabetes, followed from pregnancy. Fecal specimens were collected three-monthly in the first year of life. RESULTS: Among 25 infants (44% born to mothers with type 1 diabetes) at least one virus was detected in 65% (65/100) of samples and 96% (24/25) of infants during the first year of life. In total, 26 genera of viruses were identified and >150 viruses were differentially abundant between the gut of infants with a mother with type 1 diabetes vs without. Positivity for any virus was associated with maternal type 1 diabetes and older infant age. Enterovirus was associated with older infant age and maternal smoking. CONCLUSIONS: We demonstrate a distinct gut virome profile in infants of mothers with type 1 diabetes, which may influence health outcomes later in life. Higher prevalence and greater number of viruses observed compared to previous studies suggests significant underrepresentation in existing virome datasets, arising most likely from less sensitive techniques used in data acquisition.
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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 | 0,001 | 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 ».