Milk mineral composition is strongly associated with the human milk microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Associations between maternal mineral intake, human milk mineral concentrations, and their interactions with the milk microbiota remain understudied, especially in low- and middle-income countries. To understand potential interactions and gain insight into milk composition dynamics, we explored associations of milk mineral concentrations with maternal mineral intakes and the human milk microbiome in an indigenous Guatemalan community. Methods In this cross-sectional study, milk samples were collected from 77 Mam-Mayan mothers and classified into early and established lactation. Concentrations of 9 milk minerals were analyzed, and maternal dietary intake was obtained from two 24-h recalls. Microbiome diversity was assessed by 16S rRNA gene sequencing (V5–V6 region). DESeq2 was used for differential abundance analysis. PCA and Spearman’s rank correlation explored relationships among milk minerals, maternal mineral intake, and differentially abundant microbial taxa; results with FDR-adjusted p -values < 0.1 were retained. Results Our multifactorial analysis revealed strong associations between milk minerals and the milk microbiome and weak associations with maternal intake. Several maternal intakes (Ca, Se, K, Fe, Mn) and milk mineral concentrations (Ca, Se, K, Mg, Na) were below reference values. In early lactation, milk Fe, Mn, Se, and Cu correlated with differentially abundant taxa, while in established lactation, Fe, Mn, Se, Ca, and Na were correlated. Fe and Mn accounted for 64% of bacterial associations in early lactation and 75% in established lactation. These minerals were correlated with Pseudomonadota (early), Actinomycetota (established), and Bacillota (both), but all species were unique to each stage. Conclusion Our findings reveal a complex interplay between milk minerals and the microbiome. Iron, manganese, and selenium were consistently associated with milk bacteria across lactation stages. These correlations may reflect microbial responses to mineral availability. Further longitudinal studies with larger samples are needed to clarify how this interaction influences mineral bioavailability and infant growth.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».