Exposure to household furry pets influences the gut microbiota of infant at 3–4 months following various birth scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Early-life exposure to household pets has the capacity to reduce risk for overweight and allergic disease, especially following caesarean delivery. Since there is some evidence that pets also alter the gut microbial composition of infants, changes to the gut microbiome are putative pathways by which pet exposure can reduce these risks to health. To investigate the impact of pre- and postnatal pet exposure on infant gut microbiota following various birth scenarios, this study employed a large subsample of 746 infants from the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development Study (CHILD) cohort, whose mothers were enrolled during pregnancy between 2009 and 2012. Participating mothers were asked to report on household pet ownership at recruitment during the second or third trimester and 3 months postpartum. Infant gut microbiota were profiled with 16S rRNA sequencing from faecal samples collected at the mean age of 3.3 months. Two categories of pet exposure (i) only during pregnancy and (ii) pre- and postnatally were compared to no pet exposure under different birth scenarios. Results Over half of studied infants were exposed to at least one furry pet in the prenatal and/or postnatal periods, of which 8% were exposed in pregnancy alone and 46.8% had exposure during both time periods. As a common effect in all birth scenarios, pre- and postnatal pet exposure enriched the abundance of Oscillospira and/or Ruminococcus (P
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».