Early-life gut microbiome is associated with behavioral disorders in the Rio birth cohort
Notice bibliographique
Résumé
Emerging evidence has been linking changes in the early-life gut microbiome and neurodevelopmental outcomes. The founder bacteria that first colonize the infant’s gut determine the microbial succession that signals host tissues and impact development including the brain. Here we investigated the association between the meconium microbiome and neurobehavior. To this end, we surveyed the 16S rRNA gene on meconium samples and assessed behavioral outcomes at six-months of age by the Denver Developmental Screening Test II (DDST-II). Among the four behavioral domains investigated, the personal-social domain was associated with significant differences in meconium bacterial beta diversity (unweighted UniFrac; R 2 0.078, p = 0.021) and reduced alpha diversity (β = −2.290, 95% CI = −4.212; CI = −0.368), after adjustment for gestational antibiotics, preterm delivery, and delivery mode. Besides, this altered neurobehavior (failing to meet the milestone) was associated with overrepresented Ruminococcaceae, Christensenellaceae, and Eubacterium , Treponema , Senegalimassilia , Ruminiclostridium , Roseburia , Romboutsia , Prevotella , and Veillonella seminalis. Predicted functional genes showed reduced abundance in association with altered neurobehavior (all q < 0.15). Fine and gross motor skills presented no associations with the microbiome. This pilot study shows associations between the first gut microbiome and behavioral outcomes that deserve further studies in different neonate populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».