Common and divergent dynamic changes of the human plasma metabolome across the first week of life in the Gambia and Papua New Guinea 3859
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Background The plasma metabolome changes markedly over the first week of life, yet little is known regarding how these trajectories might differ across geographically distinct populations. Methods To gain insight into potential differences in ontogeny between geographic sites, newborn participants were enrolled in The Gambia (n = 45) and Papua New Guinea (n = 45). All participants had samples collected at birth and were randomized to have their second sample collected either on the first, third, or seventh day following birth. Global untargeted plasma metabolomics employed ultra-performance liquid chromatography mass spectrometry (Metabolon). Results PCA showed plasma metabolites clustering by day of sample collection and by site. The majority (62%) of metabolite features showed a significant difference based on time point: 46% of these were lipids and 17% were amino acids. Additionally, 24% of the metabolite features showed a significant difference between sites, with the most common being lipids (28.2%). Xenobiotics including caffeine and food metabolites were distinct in GAM vs. PNG, suggesting differences in maternal diet and environmental factors. Conclusions The plasma metabolome undergoes marked changes during the first week of human life, with distinct features across geographic locations, and warrants further exploration with respect to potential correlations to immune status and clinical outcomes, with particular emphasis on lipid pathways. Funding Sources Supported by NIH/NIAID grants: U19AI118608 and U19AI168643–01, as well as the BCH Precision Vaccines Program. Topic Categories Computational and Systems Immunology (COMP)
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».