Single-cell transcriptomics reveals that human milk feeding shapes neonatal immune cell interleukin signaling pathways in a nonrandomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have indicated the benefits of human milk feeding to infants however, mechanisms behind positive health outcomes have not been investigated. OBJECTIVES: The study aimed to characterize circulating immune cell subpopulation gene expression in human milk-fed (HMF) compared with cow milk formula-fed (FF) infants using single-cell transcriptomics. METHODS: Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were isolated from healthy HMF (n = 6), and FF (n = 3) infants who were 3-3.5 mo old and enrolled in a nonrandomized clinical trial. Single-cell RNA sequencing was used to generate a PBMC atlas and evaluate gene expression in immune cell subsets. Differential expression analysis was performed on each cell type independently after clustering the cells by similar marker gene expression using the scGEAToolbox. Differentially expressed genes were subjected to pathway analyses using an online functional enrichment analysis program. RESULTS: The relative abundance (%) of T and B lymphocytes, natural killer (NK) cells, and plasmacytoid dendritic cells were similar, whereas monocytes were higher in FF infants than in HMF infants (22.6 ± 10.7 compared with 8.3 ± 5.6; P = 0.0314). In addition, innate and adaptive immune cells from FF infants exhibited a higher activation state compared with HMF infants. We identified 16 distinct cell subsets from the major immune cell types: 3 monocyte subsets, 4 NK subsets, 2 B cell subsets, and 7 T cell subsets. Transcriptional profiles of each peripheral innate and adaptive immune cell subtype varied between HMF and FF infants. Pathway enrichment analysis of cell-specific transcriptional changes within subsets of major cell types revealed that the interleukin (IL)-4/IL-13 signaling pathways were upregulated in FF infants relative to HMF infants. CONCLUSIONS: These findings suggest that human milk downregulates peripheral immune cell cytokine transcriptional signatures linked to allergic inflammation and infection relative to formula feeding.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».