Microbiota‐immune alterations in adolescents following early life adversity: A proof of concept study
Notice bibliographique
Résumé
Early adverse care has long-term impacts on physical and mental health. The influence of rearing conditions on the infant's gut microbiota and its relationship with developmental health has become more evident. The microbiome is essential for normal growth and metabolism, and the signaling from the gut to the brain may underlie individual differences in resilience later in life. Microbial diversity and composition were determined using 16S rRNA gene amplicon sequencing in fecal samples from 17 adolescents adopted internationally from orphanages into the United States and 18 adolescents reared in birth families who had similar educational and income levels. Analyses focused on diversity of the microbial community structure and differences in the abundance of specific bacterial taxa. Blood samples were used to immunophenotype the numbers of several T-cell subsets and cytomegalovirus (CMV) seropositivity. Negative binomial regression analysis revealed several operational taxonomic units that were significantly different based on early rearing conditions and CMV seropositivity. There were significant associations between the relative abundance of certain taxa, the percentages of T-cell subsets in circulation, and CMV seropositivity. These findings demonstrate a possible link between the gut microbiota and associations with immune alterations initiated by early life adversity.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».