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Enregistrement W4400585857 · doi:10.1038/s41598-024-64313-z

Alcohol consumption during pregnancy differentially affects the fecal microbiota of dams and offspring

2024· article· en· W4400585857 sur OpenAlexafffund
Tamara S. Bodnar, Garrett Ainsworth-Cruickshank, Vincent Billy, Laura Wegener Parfrey, Joanne Weinberg, Charlis Raineki

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthUniversities Space Research Association
Mots-clésOffspringPregnancyGut floraBiologyAlcohol consumptionPhysiologyMicrobiomeAlcoholDysbiosisFecesMedicineImmunologyBioinformaticsEcologyGeneticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbiota imbalances are linked to inflammation and disease, as well as neurodevelopmental conditions where they may contribute to behavioral, physiological, and central nervous system dysfunction. By contrast, the role of the microbiota in Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD), the group of neurodevelopmental conditions that can occur following prenatal alcohol exposure (PAE), has not received similar attention. Here we utilized a rodent model of alcohol consumption during pregnancy to characterize the impact of alcohol on the microbiota of dam-offspring dyads. Overall, bacterial diversity decreased in alcohol-consuming dams and community composition differed from that of controls in alcohol-consuming dams and their offspring. Bacterial taxa and predicted biochemical pathway composition were also altered with alcohol consumption/exposure; however, there was minimal overlap between the changes in dams and offspring. These findings illuminate the potential importance of the microbiota in the pathophysiology of FASD and support investigation into novel microbiota-based interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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