<scp>Prenatal</scp> household size and composition are associated with infant fecal bacterial diversity in <scp>C</scp>ebu, <scp>P</scp>hilippines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The gut microbiome (GM) connects physical and social environments to infant health. Since the infant GM affects immune system development, there is interest in understanding how infants acquire microbes from mothers and other household members. MATERIALS AND METHODS: As a part of the Cebu Longitudinal Health and Nutrition Survey (CLHNS), we paired fecal samples (proxy for the GM) collected from infants living in Metro Cebu, Philippines at 2 weeks (N = 39) and 6 months (N = 36) with maternal interviews about prenatal household composition. We hypothesized that relationships between prenatal household size and composition and infant GM bacterial diversity (as measured in fecal samples) would vary by infant age, as well as by household member age and sex. We also hypothesized that infant GM bacterial abundances would differ by prenatal household size and composition. RESULTS: Data from 16 S rRNA bacterial gene sequencing show that prenatal household size was the most precise estimator of infant GM bacterial diversity, and that the direction of the association between this variable and infant GM bacterial diversity changed between the two time points. The abundances of bacterial families in the infant GM varied by prenatal household variables. CONCLUSIONS: Results highlight the contributions of various household sources to the bacterial diversity of the infant GM, and suggest that prenatal household size is a useful measure for estimating infant GM bacterial diversity in this cohort. Future research should measure the effect of specific sources of household bacterial exposures, including social interactions with caregivers, on the infant GM.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».