Maternal fecal microbiome predicts gestational age, birth weight and neonatal growth in rural Zimbabwe.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preterm birth and low birth weight (LBW) affect one in ten and one in seven livebirths, respectively, primarily in low-income and middle-income countries (LMIC) and are major predictors of poor child health outcomes. However, both have been recalcitrant to public health intervention. The maternal intestinal microbiome may undergo substantial changes during pregnancy and may influence fetal and neonatal health in LMIC populations. METHODS: Within a subgroup of 207 mothers and infants enrolled in the SHINE trial in rural Zimbabwe, we performed shotgun metagenomics on 351 fecal specimens provided during pregnancy and at 1-month post-partum to investigate the relationship between the pregnancy gut microbiome and infant gestational age, birth weight, 1-month length-, and weight-for-age z-scores using extreme gradient boosting machines. FINDINGS: Pregnancy gut microbiome taxa and metabolic functions predicted birth weight and WAZ at 1 month more accurately than gestational age and LAZ. Blastoscystis sp, Brachyspira sp and Treponeme carriage were high compared to Western populations. Resistant starch-degraders were important predictors of birth outcomes. Microbiome capacity for environmental sensing, vitamin B metabolism, and signalling predicted increased infant birth weight and neonatal growth; while functions involved in biofilm formation in response to nutrient starvation predicted reduced birth weight and growth. INTERPRETATION: The pregnancy gut microbiome in rural Zimbabwe is characterized by resistant starch-degraders and may be an important metabolic target to improve birth weight. FUNDING: Bill and Melinda Gates Foundation, UK Department for International Development, Wellcome Trust, Swiss Agency for Development and Cooperation, US National Institutes of Health, and UNICEF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».