Prenatal vitamin C and fish oil supplement use are associated with human milk microbiota composition in the Canadian CHILD Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maternal diet may modulate human milk microbiota, but the effects of nutritional supplements are unknown. We examined the associations of prenatal diet and supplement use with milk microbiota composition. Mothers reported prenatal diet intake and supplement use using self-administered food frequency and standardised questionnaires, respectively. The milk microbiota was profiled using 16S rRNA gene sequencing. Associations of prenatal diet quality, dietary patterns, and supplement use with milk microbiota diversity and taxonomic structure were examined using Wilcoxon signed-rank tests and multivariable models adjusting for relevant confounders. A subset of 645 mothers participating in the CHILD Cohort Study (originally known as the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development Study) provided one milk sample between 2 and 6 months postpartum and used prenatal multivitamin supplements ≥4 times a week. After adjusting for confounders, vitamin C supplement use was positively associated with milk bacterial Shannon diversity ( β = 0.18, 95% CI = 0.05, 0.31) and Veillonella and Granulicatella relative abundance ( β = 0.54; 95% CI = 0.05, 1.03 and β = 0.44; 95% CI = 0.04, 0.84, respectively), and negatively associated with Finegoldia relative abundance ( β = –0.31; 95% CI = –0.63, –0.01). Fish oil supplement use was positively associated with Streptococcus relative abundance ( β = 0.26; 95% CI = 0.03, 0.50). Prenatal diet quality and dietary patterns were not associated with milk microbiota composition. Prenatal vitamin C and fish oil supplement use were associated with differences in the milk microbiota composition. Future studies are needed to confirm our findings and elucidate mechanisms linking maternal supplement use to milk microbiota and child health.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».