Bacterial and Fungal Gut Community Dynamics Over the First 5 Years of Life in Predominantly Rural Communities in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Background Bacterial and fungal microbiotas are increasingly recognized as important in health and disease starting early in life. However, microbiota composition has not yet been investigated in most rural, low-resource settings, and in such settings, bacterial and fungal microbiotas have not been compared. Thus, we applied 16S and ITS2 amplicon sequencing, respectively, to investigate bacterial and fungal fecal microbiotas in rural Ghanaian children cross-sectionally from birth to 5 years of age. Corresponding maternal fecal and breast milk microbiotas were additionally investigated. Results While bacterial communities differed systematically across the age spectrum in composition and diversity, the same was not observed for the fungal microbiota. We also identified a novel and dramatic change in the maternal postpartum microbiota. This change included much higher abundance ofEscherichia coliand much lower abundance ofPrevotellain the first vs. fourth week postpartum. While infants shared more bacterial taxa with their mother’s stool and breast milk than with those of unrelated mothers, there were far fewer shared fungal taxa. Conclusion Given the known ability of commensal fungi to influence host health, the distinct pattern of their acquisition likely has important health consequences. Similarly, the dynamics of mothers’ bacterial microbiotas around the time of birth may have important consequences for their children’s health. Both topics require further study.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».