Longitudinal gut microbiota composition of South African and Nigerian infants in relation to tetanus vaccine responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Infants who are exposed to HIV but uninfected (iHEU) have higher risk of infectious morbidity than infants who are HIV-unexposed and uninfected (iHUU), possibly due to altered immunity. As infant gut microbiota may influence immune development, we evaluated the effects of HIV exposure on infant gut microbiota and its association with tetanus toxoid (TT) vaccine responses. Methods: We evaluated gut microbiota by 16S rRNA gene sequencing in 278 South African and Nigerian infants during the first and at 15 weeks of life and measured antibodies against TT vaccine by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) at matched time points. Results: Infant gut microbiota and its succession were more strongly influenced by geographical location and age than by HIV exposure. Microbiota of Nigerian infants drastically changed over 15 weeks, becoming dominated by Bifidobacterium longum subspecies infantis. This change was not observed among EBF South African infants. Lasso regression suggested that HIV exposure and gut microbiota were independently associated with TT vaccine responses at week 15, and that high passive antibody levels may mitigate these effects. Conclusion: In two African cohorts, HIV exposure minimally altered the infant gut microbiota compared to age and country, but both specific gut microbes and HIV exposure independently predicted humoral vaccine responses.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».