Multigenerational adversity impacts on gut microbiome composition and socioemotional functioning in early childhood
Notice bibliographique
Résumé
Both prenatal and postnatal exposure to early life adversity is associated with increased risk for psychopathology. The impacts of those adversity exposures can also persist across generations, although the mechanisms for intergenerational transmission remain unclear. Emerging evidence from non-human animal models suggests that the gut microbiome (the collection of microorganisms living in the gastrointestinal tract) may be a biological mechanism underlying those increased transmitted risks, but this hypothesis has not been directly tested in humans. In a sample of 450 mother-child dyads, we examined how three adversity exposures experienced across two generations: maternal childhood maltreatment (generation 1), maternal prenatal anxiety (generation 1 and 2), and children’s exposure to stressful life events (generation 2), as well as the accumulation of adversity exposure across these time points, is associated with children’s gut microbiome composition at 2 years of age (generation 2). We then explored associations between second generation children’s gut microbiome at 2 years of age and socioemotional functioning at 2 and 4 years of age. We found distinct differences in gut microbiome composition as a function of each adversity exposure, some of which overlapped with microbiome profiles associated with concurrent and prospective child socioemotional functioning. These results highlight an intergenerational impact of adversity on the microbiome of children that may increase their vulnerability to future mental illness. That several of these taxonomic differences may reflect shared functional impacts, e.g. on immune system regulation, across adversity exposures, motivates future research characterizing microbiome functional potential in the context of intergenerational 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».