Fish oil supplementation reduces maternal defensive inflammation and predicts a gut bacteriome with reduced immune priming capacity in infants
Notice bibliographique
Résumé
Habitual supplementation of fish oil is thought to provide benefits to the developing infant; however, the effects on infant microbial establishment and immune development are unknown. A 6-month observational cohort study was conducted where 47 out of 91 women self-administered dietary fish oil during breastfeeding. Infant stool and mothers' breast milk were collected each month over 6 months. Gas chromatography was used to quantify breast milk fatty acids and high-throughput sequencing was used to assess the infant fecal microbiota. Immune markers and parent-reported questionnaires were used to assess infant immunity and health up to 2 years. Our results reveal that fish oil supplementation decreased secretory immunoglobulin A and increased IL-10 production in lactating women along with increased breast milk eicosapentaenoic acid, and this corresponded to increased abundances of fecal Bifidobacterium and Lactobacillus spp. in their infants. Docosahexaenoic acid levels in breast milk aligned with decreases in infant gut bacterial richness and the predicted bacterial phenotypes suggested that fish oil lowers commensal traits involved in pathogen colonization resistance. Despite this, there were no differences in sickness incidence in toddlers. This study revealed that fish oil associates with decreases in breast milk defensive inflammatory responses and corresponds with infant fecal microbiota with anti-inflammatory potential.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».