The effect of non-genetic determinants of human milk oligosaccharide profiles in milk of Ugandan mothers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Human milk oligosaccharides (HMOs) protect against infection and promote growth and cognitive development in breastfeeding children. Non-genetic factors which influence HMO composition in breastfeeding mothers in rural Africa have not been investigated. Objective We undertook a cross-sectional study to determine the association between HMO profiles and non-genetic maternal factors and children’s sex in Ugandan mother-children pairs. Method Human milk was collected from 127 breastfeeding mothers by manual expression. HMO analysis was by high performance liquid chromatography. The proportion of each HMO per total HMO concentration was calculated. Spearman’s correlation and Mann-Whitney U test were used to assess the relationship between individual HMOs and maternal factors and infant sex. Result Nineteen HMOs were assayed. The prevalence of secretor and non-secretor status, based on the proportion of mothers with high milk concentrations of 2’FL and LNFP 1, was 80.3 % and 19.7 %, respectively. In secretor mothers, 2’FL, DFLac and LNFP I constituted > 57 % while in non-secretor mothers LNT and LNFPII constituted 46.9 % of the measured total HMOs. The median 3’SL concentration in milk of all mothers of male children was significantly higher than that in all mothers of female children. The median DFLac concentration in all mothers was significantly higher in multiparous mothers compared to primiparous mothers. Higher FDSLNH and lower LNH concentrations were observed in overweight secretor and non-secretor mothers, respectively. Median concentrations of LNFP I and DSLNT were significantly higher in all mothers < 18 years old compared all mothers > 18 years old. Concentrations of specific HMOs increased, decreased, or remained unchanged with increasing lactation duration in secretor and non-secretor mothers. Conclusions Specific HMOs were associated with infant sex and maternal age, parity and post-partum BMI in Ugandan mothers but were different from those reported in other populations.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».