MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389020168 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.965.25

Human Breast Milk Microbiota is Influenced by Maternal Age and BMI, Stage of Lactation and Infant Feeding Practices

2017· article· en· W4389020168 sur OpenAlexaffabout
Chen Li, Emmanuel González, Noel W. Solomons, Marilyn E. Scott, Kristine G. Koski

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactationBiologyFirmicutesPopulationBreast feedingDiversity indexBreastfeedingBreast milkMedicine16S ribosomal RNAPregnancyEcologyBacteriaPediatricsGeneticsSpecies richnessEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Human breast milk contains a diverse population of bacteria, but factors influencing the milk microbiota have not been described. Objective We explored if maternal age, BMI, stage of lactation and infant feeding practices influenced bacterial communities in breast milk of indigenous mothers in the western highlands of Guatemala. Methods In this cross‐sectional study, unilateral milk samples were collected from Mam ‐Mayan women during early (5‐46d, n=33) or established (4‐6mo, n=43) lactation. Maternal age, BMI and feeding practices (exclusive, predominant and mixed feeding) were recorded. Milk bacterial communities were characterized by 16S ribosomal RNA amplicon sequencing using Illumina MiSeq platform. Sequence treatment, taxonomy assignment and operational taxonomic unit counts were performed with customized scripts based on Mothur and Dada2 MiSeq protocols. Taxonomy assignment was based on a >95% confidence threshold. We compared normal (BMI 18.5–24.9) vs. overweight (BMI 25–30), early vs. established lactation and exclusive/predominant breastfeeding vs. mixed feeding. For all statistical tests, an effect size >1.0, a confidence interval >95% and a p‐value and q‐value <0.05 were considered significant. Results Human milk bacterial community was altered by maternal BMI, stage of lactation, infant feeding practices whereas bacterial diversity was only affected by maternal age. The highest bacterial diversity occurred in mothers aged 22–24 (Shannon index 1.8) and the lowest bacterial diversity occurred in mothers aged 13–15 (Shannon index 1). At the phylum level, stage of lactation modified the proportion of Firmicutes and Proteobacteria . Firmicutes was >20% higher in early lactation and Proteobacteria was 30% higher in established lactation. A normal BMI was associated with higher proportions of Alphaproteobacteria and Betaproteobacteria at the class level. At the family level, exclusive/predominant breastfeeding when to compared to mixed feeding was associated with higher proportions of Corynebacteriaceae , Lactobacillaceae and Rhodobacteraceae . Conclusion Human breast milk bacterial communities are determined by a complex interplay of maternal factors, stage of lactation and infant feeding practices. Exclusive breastfeeding might be necessary for the shaping of a healthy microbiota in the nursing infant. Finally, our data demonstrate the need to better understand the factors that contribute to the establishment of human breast milk microbiota, which could in turn influence infant growth and development. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetInfant Nutrition and HealthTravaux en français237 207