The role of maternal diet on offspring gut microbiota development: A review
Notice bibliographique
Résumé
In offspring, an adequate maternal diet is important for neurodevelopment. One mechanism by which maternal diet impacts neurodevelopment is through its dynamic role in the development of the gut microbiota. Communication between the gut, and its associated microbiota, and the brain is facilitated by the vagus nerve, in addition to other routes. Currently, the mechanisms through which maternal diet impacts offspring microbiota development are not well-defined. Therefore, this review aims to investigate the relationship between maternal diet during pregnancy and offspring microbiota development and its impact on neurodevelopment. Both human and animal model studies were reviewed to understand the impact of maternal diet on offspring microbiota development and potential consequences on neurodevelopment. In the period after birth, as reported in both human and model system studies, maternal diet impacts offspring bacterial colonization (e.g., decreased presence of Lactobacillus reuteri as a result of a high-fat maternal diet). It remains unknown whether these changes persist into adulthood and whether they impact vulnerability to disease. Therefore, further long-term studies are required in both human and model systems to study these changes. Our survey of the literature indicates that maternal diet influences early postnatal microbiota development, which in turn, may serve as a mechanism through which maternal diet impacts neurodevelopment.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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 ».