DataSheet_3_Maternal vaginal microbiome composition does not affect development of the infant gut microbiome in early life.zip
Notice bibliographique
Résumé
<p>Birth mode has been implicated as a major factor influencing neonatal gut microbiome development, and it has been assumed that lack of exposure to the maternal vaginal microbiome is responsible for gut dysbiosis among caesarean-delivered infants. Consequently, practices to correct dysbiotic gut microbiomes, such as vaginal seeding, have arisen while the effect of the maternal vaginal microbiome on that of the infant gut remains unknown. We conducted a longitudinal, prospective cohort study of 621 Canadian pregnant women and their newborn infants and collected pre-delivery maternal vaginal swabs and infant stool samples at 10-days and 3-months of life. Using cpn60-based amplicon sequencing, we defined vaginal and stool microbiome profiles and evaluated the effect of maternal vaginal microbiome composition and various clinical variables on the development of the infant stool microbiome. Infant stool microbiomes showed significant differences in composition by delivery mode at 10-days postpartum; however, this effect could not be explained by maternal vaginal microbiome composition and was vastly reduced by 3 months. Vaginal microbiome clusters were distributed across infant stool clusters in proportion to their frequency in the overall maternal population, indicating independence of the two communities. Intrapartum antibiotic administration was identified as a confounder of infant stool microbiome differences and was associated with lower abundances of Escherichia coli, Bacteroides vulgatus, Bifidobacterium longum and Parabacteroides distasonis. Our findings demonstrate that maternal vaginal microbiome composition at delivery does not affect infant stool microbiome composition and development, suggesting that practices to amend infant stool microbiome composition focus factors other than maternal vaginal microbes.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».