Capturing the diversity of the human milk microbiota through culture-enriched molecular profiling: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Previous human milk studies have confirmed the existence of a highly diverse bacterial community using culture-independent and targeted culture-dependent techniques. However, culture-enriched molecular profiling of milk microbiota has not been done. Additionally, the impact of storage conditions and milk fractionation on microbiota composition is not understood. In this feasibility study, we optimized and applied culture-enriched molecular profiling to study culturable milk microbiota in eight milk samples collected from mothers of infants admitted to a neonatal intensive care unit. Fresh samples were immediately plated or stored at -80°C for 2 weeks (short-term frozen). Long-term samples were stored at -20°C for >6 months. Samples were cultured using 10 different culture media and incubated both aerobically and anaerobically. We successfully isolated major milk bacteria, including Streptococcus, Staphylococcus and Bifidobacterium, from fresh milk samples, but were unable to culture any bacteria from the long-term frozen samples. Short-term freezing shifted the composition of viable milk bacteria from the original composition in fresh samples. Nevertheless, the inter-individual variability of milk microbiota composition was observed even after short-term storage. There was no major difference in the overall milk microbiota composition between milk fractions in this feasibility study. This is among the first studies on culture-enriched molecular profiling of the milk microbiota demonstrating the effect of storage and fractionation on milk microbiota composition.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».