Influence of feeding practices in the composition and functionality of infant gut microbiota and its relationship with health
Notice bibliographique
Résumé
Establishing the infant's gut microbiota has long-term implications on health and immunity. Breastfeeding is recognized as the best practice of infant nutrition in comparison with formula feeding. We evaluated the effects of the primary feeding practices by analyzing the infant growth and the potential association with gut diseases. A cross-sectional and observational study was designed. This study included 55 mothers with infants, who were divided according to their feeding practices in breastfeeding (BF), formula feeding (FF), and combined breast and formula feeding (CF). Anthropometric measurements of the participants were recorded. Additionally, non-invasive fecal samples from the infants were collected to analyze the microbiota by sequencing, immunoglobulin A (IgA) concentration (ELISA), and volatile organic compounds (gas chromatography with an electronic nose). Results showed that the microbiota diversity in the BF group was the highest compared to the other two groups. The IgA levels in the BF group were twice as high as those in the FF group. Moreover, the child´s growth in the BF group showed the best infant development when the data were compared at birth to the recollection time, as noted by the correlation with a decreased concentration of toxic volatile organic compounds. Interestingly, the CF group showed a significant difference in health status when the data were compared with the FF group. We conclude that early health practices influence children's growth, which is relevant to further research about how those infants' health evolved.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».