Associations of Childhood and Perinatal Blood Metals with Children’s Gut Microbiomes in a Canadian Gestation Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The gut microbiome is important in modulating health in childhood. Metal exposures affect multiple health outcomes, but their ability to modify bacterial communities in children is poorly understood. OBJECTIVES: We assessed the associations of childhood and perinatal blood metal levels with childhood gut microbiome diversity, structure, species, gene family-inferred species, and potential pathway alterations. METHODS: ). We used multiple covariate-adjusted statistical models to determine microbiome associations with continuous blood metal levels, including linear regression (Shannon and Pielou alpha diversity indexes), permutational multivariate analysis of variance (adonis; beta diversity distance matrices), and multivariable association model (MaAsLin2; phylum, family, species, gene family-inferred species, and pathways). RESULTS: ). Finally, neither perinatal nor childhood metal concentrations were associated with children's gut microbial inter- and intrasubject diversity. DISCUSSION: Our findings suggest both long- and short-term associations between metal exposure and the childhood gut microbiome, with stronger associations observed with more recent exposure. Future epidemiologic analyses may elucidate whether the observed changes in the microbiome relate to children's health. https://doi.org/10.1289/EHP9674.
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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 ».