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Enregistrement W4412834609 · doi:10.1101/2025.07.24.666662

Environmental and Maternal Imprints on Infant Gut Metabolic Programming

2025· preprint· en· W4412834609 sur OpenAlexaff
Kine Eide Kvitne, Celeste Allaband, Jennifer C. Onuora, Daniela S. Perry, Simone Zuffa, Lucas Patel, Vincent Charron‐Lamoureux, Ipsita Mohanty, Kristija Sejane, Abubaker Patan, Abdullah Al Mahmud, Tahmeed Ahmed, Diego G. Bassani, Antonio González, Davidson H. Hamer, Mohammad Rashedul Haque, Benjamin Ho, Md. Iqbal Hossain, Mohammad Shahidul Islam, Daniel McDonald, Lisa G. Pell, Huma Qamar, Daniel Roth, Samir K. Saha, Prakesh S. Shah, Md Muniruzzaman Siddiqui, Shafiqul Alam Sarker, Shamima Sultana, Sydney P. Thomas, Lindsey A. Burnett, Shirley M. Tsunoda, Lars Bode, Pieter C. Dorrestein, Robert J. Knight

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMount Sinai HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Early life is a critical period for immune and metabolic programming, but developmental patterns remain underexplored in populations from low- and middle-income countries. Here, we profiled the microbiome and metabolome of 55 Bangladeshi mother-infant dyads over the first six months of life. Importantly, we observed an increase in microbially-derived bile amidates and N -acyl lipids with age in conjunction with reads matching the bile salt hydrolase/transferase ( bsh ) gene. While microbial source tracking confirmed maternal fecal seeding, a substantial environmental contribution was also highlighted. Differences in infant fecal metabolic profiles were associated with delivery mode, maternal milk composition, household assets, and household-level water treatment. C-section delivery and untreated drinking water were linked to transient metabolic differences, including increases in bile amidates, N -acyl lipids, and other host-microbe co-metabolic products, including acylcarnitines. Multi-omics analysis revealed specific microbial-metabolite relationships, highlighting how early environmental and maternal living circumstances shape metabolic gut programming through the microbiome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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