The influence of early life exposures on the infant gut virome
Notice bibliographique
Résumé
The factors influencing the establishment of the gut bacterial community in early life are fairly well studied. However, the factors shaping the infant gut virome remain elusive. Interestingly, early life gut virome imbalances have recently been linked with increased risk of developing diseases like type 1 diabetes and asthma. We utilized the deeply phenotyped COPSAC2010 cohort to investigate how environmental factors influence the gut virome at one year age. We demonstrate that the presence of older siblings as well as residential location (urban or rural) had the strongest impact on gut virome composition at 1 year of age. A total of 16,118 species-level clustered viral representative contigs (here termed viral Operational Taxonomic Units – vOTUs) were identified and of these 2105 vOTUs varied in abundance with environmental exposures. Of these vOTUs 94.1% were phages mainly predicted to infect Bacteroidaceae, Prevotellaceae, and Ruminococcaceae. Strong co-abundance of phages and their bacterial hosts was confirmed underlining the predicted phage-host connections. Furthermore, we found some gut viruses affected by environmental factors encode enzymes involved in the utilization and degradation of major dietary components, potentially affecting infant health by influencing the bacterial host metabolic capacity. These findings provide a valuable insights for understanding the early life factors that predispose to autoimmune and metabolic disorders.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».