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Enregistrement W4407284937 · doi:10.1093/jcag/gwae059.075

A75 EARLY-LIFE IRON SUPPLEMENTATION SHAPES GUT MICROBIOTA AND MODULATES RECOVERY FROM GUT DYSBIOSIS

2025· article· en· W4407284937 sur OpenAlexaffabout
T Maumy, Manuela M. Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut floraDysbiosisIron supplementationDietary ironBiologyImmunologyPhysiologyMedicineIron deficiencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Iron is an essential micronutrient, but its supplementation carries significant risks to intestinal health. Excess free iron in the gut fosters pathogenic bacterial growth, disrupting the microbiota and increasing susceptibility to future intestinal stresses. Early life represents a critical window for microbiota establishment, yet little is known about the long-term effects of iron supplementation during this period. This raises concerns about how early iron exposure may impact the gut’s resilience to future stressors, such as gut dysbiosis, especially given the prevalence of intestinal stress and the widespread availability of over-the-counter iron supplements. Aims Our study aims to investigate how early-life iron excess influences the gut microbiota and its capacity to recover from two distinct dysbiosis models: 1- Colitis-induced dysbiosis via dextran sulfate sodium (DSS) 2- Antibiotic-induced dysbiosis via a metronidazole and ciprofloxacin cocktail. We hypothesize that early exposure to excess iron impairs microbiota recovery compared to exposure during adult life. Methods Using C57BL/6 mice, we compared the outcomes of iron-sufficient and iron-excess diets initiated at weaning and continued into adulthood. After a 5 week exposure and an iron-sufficient period of two weeks, dysbiosis was induced, followed by an 8-week recovery phase, with frequent stool sampling for 16S rRNA sequencing to track gut microbiota composition. A bioinformatic pipeline was developed to analyze microbiota recovery and the influence of iron exposure. Parallel experiments on adult mice were conducted to explore the role of age in recovery outcomes. Results Preliminary data indicate that the colitis model was effective, with disease severity scores confirming a stronger inflammatory response in mice exposed to excess iron during early life. Young mice in the iron-excess group showed heightened susceptibility to DSS-induced colitis compared to their iron-sufficient counterparts. Our bioinformatics workflow has been optimized for other datasets, showing reduced computational time while maintaining analytical precision. Conclusions These findings suggest that early-life iron excess impairs gut resilience, potentially predisposing individuals to heightened responses to gut stresses like colitis or antibiotic exposure. Ongoing 16S analysis will further delineate recovery patterns, providing critical insights into how iron supplementation during infancy may influence long-term intestinal health and informing future dietary recommendations for young infants. Funding Agencies Institut du Cancer de Montreal, Centre de recherche du CHUM, University of Montreal

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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