Bifidobacterium deficit in United States infants drives prevalent gut dysbiosis
Notice bibliographique
Résumé
The composition of the infant gut microbiome is critical to immune development and noncommunicable disease (NCD) trajectory. However, a comprehensive evaluation of the infant gut microbiome in the United States is lacking. The My Baby Biome study, designed to address this knowledge gap, evaluated the gut microbiomes of 412 infants (representative of U.S. demographic diversity) using metagenomics and metabolomics. Regardless of birth mode and/or feeding method, widespread Bifidobacterium deficit was observed, with approximately 25% of U.S. infants lacking detectable Bifidobacterium. Bifidobacterium-dominant microbiomes exhibit distinct features when compared to microbiomes with other dominant microbial compositions including reduced antimicrobial resistance and virulence factor genes, altered carbohydrate utilization pathways, and altered metabolic signatures. In C-section birth infants, Bifidobacterium tended to be replaced in the human milk oligosaccharide utilization niche with potentially pathogenic species. Longitudinal health outcomes from these infants suggest that the disappearance of key Bifidobacterium may contribute to the development of atopy. The My Baby Biome Study demonstrates that three gut microbiome community clusters exist in infants in the United States. These compositions vary on the prevalence and abundance of Bifidobacterium and impact risk for the development of atopic disease.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».