The human milk microbiome varies by environmental factors and is associated with infant growth: findings from the IMiC Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human milk (HM) is a complex ecological matrix that connects mothers and infants to the surrounding environment, and promotes infant growth and health. While certain components of HM are well studied, including its macronutrient content and immune properties, the microbial composition of HM (i.e. the microbiome) is poorly characterized and its impact on infant health phenotypes is largely unknown. We hypothesized that the HM microbiome varies by environmental factors and is associated with differences in growth outcomes among HM-fed infants in settings with elevated rates of undernutrition and growth faltering. We leveraged a large dataset of HM samples (N=451) collected from mothers living in rural Tanzania, rural Burkina Faso, and peri-urban Pakistan around 1 month postpartum as a part of the International Milk Composition (IMiC) Consortium. 16S rRNA bacterial gene sequencing revealed geographic and seasonal signatures of the HM microbiome. Machine learning models identified Corynebacterium as a key feature that predicted infant birth season and growth outcomes in each of the three populations, though individual predictive taxa within the genus differed across the models. This study highlights the evolutionary importance of the HM microbiome as a biological system that embeds local environments and is associated with growth phenotypes critical to infant health and survival.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».