Impact of Cesarean Delivery and Breastfeeding on Secretory Immunoglobulin A in the Infant Gut Is Mediated by Gut Microbiota and Metabolites
Notice bibliographique
Résumé
How gut immunity in early life is shaped by birth in relation to delivery mode, intrapartum antibiotic prophylaxis (IAP) and labor remains undetermined. We aimed to address this gap with a study of secretory Immunoglobulin A (SIgA) in the infant gut that also tested SIgA-stimulating pathways mediated by gut microbiota and metabolites. Among 1017 Canadian full-term infants, gut microbiota of fecal samples collected at 3 and 12 months were profiled using 16S rRNA sequencing; C. difficile was quantified by qPCR; fecal metabolites and SIgA levels were measured by NMR and SIgA enzyme-linked immunosorbent assay, respectively. We assessed the putative causal relationships from birth events to gut microbiota and metabolites, and ultimately to SIgA, in statistical sequential mediation models, adjusted for maternal gravida status in 551 infants. As birth mode influences the ability to breastfeed, the statistical mediating role of breastfeeding status and milk metabolites was also evaluated. Relative to vaginal birth without maternal IAP, cesarean section (CS) after labor was associated with reduced infant gut SIgA levels at 3 months (6.27 vs. 4.85 mg/g feces, p < 0.05); this association was sequentially mediated through gut microbiota and metabolites of microbial or milk origin. Mediating gut microbiota included Enterobacteriaceae, C. difficile, and Streptococcus. The milk or microbial metabolites in CS-SIgA mediating pathways were galactose, fucose, GABA, choline, lactate, pyruvate and 1,2-propanediol. This cohort study documented the impact of birth on infant gut mucosal SIgA. It is the first to characterize gut microbe-metabolite mediated pathways for early-life SIgA maturation, pathways that require experimental verification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 ».