Divergent maturational patterns of the infant bacterial and fungal gut microbiome in the first year of life are associated with inter-kingdom community dynamics and infant nutrition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The gut microbiome undergoes primary ecological succession over the course of early life before achieving ecosystem stability around 3 years of age. These maturational patterns have been well-characterized for bacteria, but limited descriptions exist for other microbiota members, such as fungi. Further, our current understanding of the prevalence of different patterns of bacterial and fungal microbiome maturation and how inter-kingdom dynamics influence early-life microbiome establishment is limited. RESULTS: We examined individual shifts in bacterial and fungal alpha diversity from 3 to 12 months of age in 100 infants from the CHILD Cohort Study. We identified divergent patterns of gut bacterial or fungal microbiome maturation in over 40% of infants, which were characterized by differences in community composition, inter-kingdom dynamics, and microbe-derived metabolites in urine, suggestive of alterations in the timing of ecosystem transitions. Known microbiome-modifying factors, such as formula feeding and delivery by C-section, were associated with atypical bacterial, but not fungal, microbiome maturation patterns. Instead, fungal microbiome maturation was influenced by prenatal exposure to artificially sweetened beverages and the bacterial microbiome, emphasizing the importance of inter-kingdom dynamics in early-life colonization patterns. CONCLUSIONS: These findings highlight the ecological and environmental factors underlying atypical patterns of microbiome maturation in infants, and the need to incorporate multi-kingdom and individual-level perspectives in microbiome research to improve our understandings of gut microbiome maturation patterns in early life and how they relate to host health. Video Abstract.
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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 | 0,000 | 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 ».