Delayed gut microbiota maturation in the first year of life is a hallmark of pediatric allergic disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Allergic diseases affect millions of people worldwide. An increase in their prevalence has been associated with alterations in the gut microbiome, i.e., the microorganisms and their genes within the gastrointestinal tract. Maturation of the infant immune system and gut microbiota occur in parallel; thus, the conformation of the microbiome may determine if tolerant immune programming arises within the infant. Here we show, using deeply phenotyped participants in the CHILD birth cohort ( n = 1115), that there are early-life influences and microbiome features which are uniformly associated with four distinct allergic diagnoses at 5 years: atopic dermatitis (AD, n = 367), asthma (As, n = 165), food allergy (FA, n = 136), and allergic rhinitis (AR, n = 187). In a subset with shotgun metagenomic and metabolomic profiling ( n = 589), we discover that impaired 1-year microbiota maturation may be universal to pediatric allergies (AD p = 0.000014; As p = 0.0073; FA p = 0.00083; and AR p = 0.0021). Extending this, we find a core set of functional and metabolic imbalances characterized by compromised mucous integrity, elevated oxidative activity, decreased secondary fermentation, and elevated trace amines, to be a significant mediator between microbiota maturation at age 1 year and allergic diagnoses at age 5 years (β indirect = −2.28; p = 0.0020). Microbiota maturation thus provides a focal point to identify deviations from normative development to predict and prevent allergic disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».