The maternal prenatal and offspring <scp>early‐life</scp> gut microbiome of childhood asthma phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The infant fecal microbiome is known to impact subsequent asthma risk, but the environmental exposures impacting this association, the role of the maternal microbiome, and how the microbiome impacts different childhood asthma phenotypes are unknown. METHODS: Our objective was to identify associations between features of the prenatal and early-life fecal microbiomes and child asthma phenotypes. We analyzed fecal 16 s rRNA microbiome profiling and fecal metabolomic profiling from stool samples collected from mothers during the third trimester of pregnancy (n = 120) and offspring at ages 3-6 months (n = 265), 1 (n = 436) and 3 years (n = 506) in a total of 657 mother-child pairs participating in the Vitamin D Antenatal Asthma Reduction Trial. We used clinical data from birth to age 6 years to characterize subjects with asthma as having early, transient or active asthma phenotypes. In addition to identifying specific genera that were robustly associated with asthma phenotypes in multiple covariate-adjusted models, we clustered subjects by their longitudinal microbiome composition and sought associations between fecal metabolites and relevant microbiome and clinical features. RESULTS: Seven maternal and two infant fecal microbial taxa were robustly associated with at least one asthma phenotype, and a longitudinal gut microenvironment profile was associated with early asthma (Fisher exact test p = .03). Though mode of delivery was not directly associated with asthma, we found substantial evidence for a pathway whereby cesarean section reduces fecal Bacteroides and microbial sphingolipids, increasing susceptibility to early asthma. CONCLUSION: Overall, our results suggest that the early-life, including prenatal, fecal microbiome modifies risk of asthma, especially asthma with onset by age 3 years.
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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 ».