孕妇肠道菌群对新生儿出生体质量的影响研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0114

中国全科医学 ›› 2022, Vol. 25 ›› Issue (19): 2363-2370.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0114

所属专题：儿科最新文章合集

• 论著·临床质量改进研究 • 上一篇下一篇

孕妇肠道菌群对新生儿出生体质量的影响研究

肖雪¹, 王宇琦¹, 赖晓岚¹, 钟绍涛¹, 赵翠柳¹, 刘丹¹, 李琳¹, 谭荣韶¹^,^*(), 杨红玲²

1．510220　广东省广州市，广州红十字会医院
2．510623　广东省广州市，广州市妇女儿童医疗中心

收稿日期:2022-02-25 修回日期:2022-05-24 出版日期:2022-07-05 发布日期:2022-06-02
通讯作者: 谭荣韶
肖雪，王宇琦，赖晓岚，等.孕妇肠道菌群对新生儿出生体质量的影响研究[J].中国全科医学，2022，25（19）：2363-2370.[www.chinagp.net]
作者贡献：肖雪进行文章的构思与设计，撰写论文并进行论文修订，对文章整体负责；赖晓岚、钟绍涛进行研究的实施与可行性分析；赵翠柳、刘丹、李琳进行数据收集；王宇琦、杨红玲负责数据整理、统计学处理、结果的分析与解释；谭荣韶对文章进行监督管理。
基金资助:
广东省科技计划项目(2017B090904027); 中国营养学会青年人才项目(2020-51号); 广州市卫生和计划生育科技项目(2018A010015，20211A010017)

Effect of Maternal Intestinal Floras on Neonatal Birth Weight

Xue XIAO¹, Yuqi WANG¹, Xiaolan LAI¹, Shaotao ZHONG¹, Cuiliu ZHAO¹, Dan LIU¹, Lin LI¹, Rongshao TAN¹^,^*(), Hongling YANG²

1. Guangzhou Red Cross Hospital, Guangzhou 510220, China
2. Guangzhou Women and Children's Medical Center, Guangzhou 510623, China

Received:2022-02-25 Revised:2022-05-24 Published:2022-07-05 Online:2022-06-02
Contact: Rongshao TAN
About author:
XIAO X, WANG Y Q, LAI X L, et al. Effect of maternal intestinal floras on neonatal birth weight[J]. Chinese General Practice, 2022, 25 (19) : 2363-2370.

分享到

摘要/Abstract

摘要： 背景新生儿出生体质量与个体健康息息相关，低出生体质量是早期新生儿死亡的高危因素，而巨大儿的发生不仅可增加母婴产时并发症发生风险，还可增加个体成年后罹患各种慢性病的风险。因此，寻找新生儿出生体质量的影响因素十分重要。目的探讨孕妇肠道菌群对新生儿出生体质量的影响。方法以2017年1—9月在广州市妇女儿童医疗中心出生的516例新生儿及其孕母为研究对象，根据新生儿出生体质量将其分为低出生体质量儿组（LW组，n=24）、正常体质量儿组（NW组，n=479）、巨大儿组（OW组，n=13）。采集孕母的肠道菌群参数及临床实验室检测指标，采用QIIME软件进行孕期肠道菌群组成分析和多样性分析；采用LEfSe分析，分别对三组孕妇肠道菌群属水平上的相对丰度进行两两比较，识别组间具有明显差异的菌群；通过线性模型MaAsLin进行多元分析，以捕获各实验室检测指标与微生物属之间的相关性；通过Boruta随机森林分类器模型分别基于实验室检测指标和肠道菌群分类操作单元（OTUs）构建新生儿出生体质量分类预测模型，探究孕妇肠道菌群对新生儿体质量的影响。结果三组孕母的肠道菌群组成分析发现，门水平中厚壁菌门（Firmicutes）物种丰富度最高，属水平里普拉梭菌（Faecalibacterium）明显富集，三组间门水平的香农指数和辛普森指数比较，差异无统计学意义（P>0.05）。三组间的LEfSe分析发现：与LW组比较，NW组链球菌（Streptococcus）和罗氏菌（Roseburia）明显富集（P<0.05），而芽孢杆菌（Bacillaceae）、萝卜属菌（Raphanus）、甲烷球形菌（Methanosphaera）、巴氏杆菌（Barnesiellaceae）、普雷沃氏菌（Paraprevotella）丰度明显降低（P<0.05）；与NW组比较，OW组属巨单胞菌（Megamonas）、属粪球菌（Coprococcus）、韦荣氏菌（Veillonellaceae）、cc-115、梭菌（Closrtidiaceae）、另枝杆菌（Alistipes）明显富集（P<0.05），而布劳特氏菌（Blautia）和伊格尔兹氏菌（Eggerthella）丰度明显降低（P<0.05）；与LW组比较，OW组Closrtidiaceae、Alistipes菌群明显富集（P<0.05），而Barnesiellaceae丰度明显降低（P<0.05）。基于实验室检测指标分类器模型、肠道菌群OTUs分类器模型，区分NW组与LW组的受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别为0.62、0.77，区分NW组与OW组的AUC分别为0.65、0.78。结论不同出生体质量新生儿对应孕母的肠道菌群存在差异，孕母肠道菌群OTUs模型可区分新生儿出生体质量的大小，孕妇肠道菌群可能是预测新生儿体质量的一个良好指标。

关键词: 婴儿健康, 出生体重, 胃肠道微生物组, LEfSe分析, 随机森林

Abstract:

Background

Birth weight is closely related to individual health. Low birth weight is a high-risk factor for early neonatal death. Macrosomia is associated with higher risk of maternal and infant complications and various chronic diseases in adulthood. Therefore, it is very important to identify the influencing factors of neonatal birth weight.

Objective

To investigate the relationship between maternal intestinal flora and neonatal birth weight.

Methods

Participants were 516 singleton mothers and their babies〔24 with low birth weight (LW group) , 479 with normal birth weight (NW group) and 13 with macrosomia (OW group) 〕 delivered at term in Guangzhou Women and Children's Medical Center from January to September 2017. Maternal intestinal flora and clinical laboratory test parameters were collected, and the composition and diversity of intestinal flora were analyzed using QIIME. LEfSe analysis was used to compare the relative abundance of intestinal flora at the genus level of the mothers of three groups of babies to identify the flora with significant intergroup differences. MaAslin was used to assess associations of maternal laboratory test parameters and microbial genera. The Boruta was used to build models for predicting three types of neonatal birth weight using maternal laboratory test parameters and intestinal flora OTUs, to assess the association of maternal intestinal floras and neonatal birth weight.

Results

The analysis of maternal intestinal floras showed that the abundance of Firmicutes was the highest at the phylum level, and Faecalibacterium was significantly enriched at the genus level. There were no significant differences in Simpson's Diversity Index and Shannon Diversity Index at the phylum level across the maternal intestinal floras of three groups of babies (P>0.05) . LEfSe analysis found that compared with intestinal flora of mothers of LW group, the intestinal flora of mothers of NW group showed significantly enriched Streptococcus and Roseburia (P<0.05) , and significantly reduced abundance of Bacillaceae, Raphanus, Methanosphaera, Barnesiella and Paraprevotella (P<0.05) , while the intestinal flora of mothers of OW group demonstrated significantly enriched Closrtidiaceae and Alistipes as well as significantly reduced abundance of Barnesiella (P<0.05) . Compared with intestinal flora of mothers of NW group, the intestinal flora of mothers of OW group indicated significantly enriched Megamonas, Coprococcus, Veillonellaceae, cc-115, Closrtidiaceae and Alistipes, and significantly reduced abundance of Blautia and Eggerthella (P<0.05) . The area under ROC curve (AUC value) based on laboratory test parameter OTUs model and intestinal flora OTUs model was 0.62 and 0.77, respectively, in discriminating LW from NW, and was 0.65, and 0.78 respectively, in discriminating OW from NW.

Conclusion

Neonatal birth weight varied by the features of maternal intestinal floras. The OTUs model based on maternal intestinal flora could distinguish the neonatal birth weight. Maternal intestinal flora may be a good predictor of neonatal birth weight.

Key words: Infant health, Birth weight, Gastrointestinal microbiome, LEfSe analysis, Random forests

肖雪,王宇琦,赖晓岚,等. 孕妇肠道菌群对新生儿出生体质量的影响研究[J]. 中国全科医学, 2022, 25(19): 2363-2370. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0114.
Xue XIAO,Yuqi WANG,Xiaolan LAI, et al. Effect of Maternal Intestinal Floras on Neonatal Birth Weight[J]. Chinese General Practice, 2022, 25(19): 2363-2370. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0114.

图/表 13

表1 三组孕妇的基本情况比较（±s）

Table 1 General characteristic of three groups of pregnant women

组别	例数	年龄（岁）	身高（cm）	孕前体质量（kg）	孕前BMI（kg/m²）	孕期体质量增长（kg）
LW组	24	30.5±0.8	156.9±1.1	50.6±1.0	20.5±0.5	12.7±0.7
NW组	479	30.1±0.2	159.7±0.2	52.0±0.3	20.4±0.1	13.2±0.2
OW组	13	31.5±1.5	161.2±1.4	57.2±1.4	21.9±0.6	17.3±1.2
F值		37.54	49.23	63.83	58.95	77.63
P值		0.04	0.03	0.03	0.03	0.02

表2 三组孕妇实验室检测指标比较（±s）

Table 2 Results of clinical laboratory indices of three groups of pregnant women

组别	例数	糖化血红蛋白（%）	红细胞比容（%）	空腹血糖（mmol/L）	红细胞计数（×10¹²/L）	血清谷氨酰转移酶（U/L）	血红蛋白（g/L）	血浆纤维蛋白原（g/L）	中性粒细胞（%）	淋巴细胞（%）	球蛋白（g/L）	丙氨酸氨基转移酶（U/L）	血清胱抑素C（mg/L）	嗜碱性粒细胞（%）
LW组	24	5.3±0.6	37.9±6.3	4.7±1.1	3.5±1.2	35.0±1.9	92.0±11.7	4.0±1.0	73.0±11.2	22.0±0.9	23.0±0.6	38.0±1.1	1.3±1.0	1.3±0.4
NW组	479	4.9±0.3	41.7±3.5	4.3±0.6	4.2±0.5	28.0±0.4	114.0±8.6	3.1±0.3	58.0±6.2	32.0±0.4	28.0±0.3	22.0±0.4	0.9±0.5	0.9±0.1
OW组	13	5.5±0.7	37.2±6.8	4.8±1.2	3.6±1.1	37.0±1.8	87.0±13.0	3.8±0.8	69.0±10.4	24.0±0.8	22.0±0.7	43.0±1.4	1.3±0.9	1.4±0.4
F值		365.96	285.62	168.53	194.71	170.56	406.85	263.64	553.90	342.17	229.73	646.83	335.94	224.86
P值		<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01

表3 三组孕妇肠道菌群在门水平上的菌群相对丰度比较（±s，%）

Table 3 The average relative abundance of intestinal floras at the phylum level of mothers of three groups of babies divided by birth weight

组别	例数	Firmicutes	Bacteroidetes	Actinobacteria	Protecobacteria	Euryarchaeota	Verrucomicrobia	其他
LW组	24	85.52±9.20	5.63±0.70	5.92±0.70	1.29±0.20	0.11±0.01	1.43±0.20	0.10±0.01
NW组	479	78.19±8.10	13.16±1.30	5.25±0.60	2.13±0.20	0.41±0.04	0.75±0.20	0.11±0.01
OW组	13	78.42±8.90	13.67±1.70	1.93±0.30	1.68±0.30	0.35±0.06	3.86±0.50	0.09±0.01
F值		12.90	14.60	9.30	10.50	8.40	13.30	5.20
P值		0.23	0.18	0.41	0.37	0.45	0.20	0.73

图1 三组孕妇肠道菌群Alpha多样性香农指数比较注：LW组为低出生体质量儿组（出生体质量<2 500 g），NW组为正常体质量儿组（出生体质量为2 500~3 999 g），OW组为巨大儿组（出生体质量≥4 000 g）；图中数字为组间比较的P值

Figure 1 Shannon Diversity Index measuring the alpha diversity indices of intestinal flora of mothers of three groups of babies divided by birth weight

图2 三组孕妇肠道菌群Alpha多样性辛普森指数比较注：图中数字为组间比较的P值

Figure 2 Simpson's Diversity Index measuring the alpha diversity indices of intestinal flora of mothers of three groups of babies divided by birth weight

图3 三组孕妇肠道菌群的Beta多样性

Figure 3 Beta diversity analysis of intestinal flora of mothers of three groups of babies divided by birth weight

表4 三组孕妇肠道菌群在属水平上的相对丰度比较（±s，%）

Table 4 The average relative abundance of intestinal flora at the genus level of mothers of three groups of babies divided by birth weight

组别	例数	Faecalibacterium	Roseburia	Blautia	Bacteroides	Megamonas	Lachnospiraceae+	Ruminococcus	Paraprevotella	Streptococcus	其他
LW组	24	17.82±1.90	6.52±0.80	6.81±0.80	8.26±0.90	5.36±0.60	5.22±0.60	5.07±0.60	7.25±0.70	1.89±0.20	35.8±3.90
NW组	479	17.39±1.60	8.71±0.80	7.96±0.80	5.79±0.60	4.35±0.50	6.52±0.60	5.81±0.60	5.22±0.50	2.75±0.30	35.5±3.60
OW组	13	19.56±2.10	9.42±1.10	5.06±0.70	4.64±0.70	8.41±1.00	5.09±0.70	5.05±0.70	3.18±0.60	3.93±0.50	35.6±4.10
F值		6.80	7.50	8.30	12.10	10.90	5.50	4.60	10.90	8.90	4.10
P值		0.66	0.53	0.45	0.22	0.34	0.74	0.80	0.36	0.43	0.82

图4 三组孕妇肠道菌群属水平上的相对丰度比较注：LDA=线性判别分析；由于目前在菌种水平的基因库尚不完善，部分物种暂无对应的中文名称，对于这部分物种，本文中仅列出其英文名称；列出的菌属为组间两两比较具有统计学意义者

Figure 4 Significant differences among the intestinal flora at genus level of mothers of three groups of babies divided by birth weight

图5 孕妇实验室检测指标与肠道菌群物种的相关性网络注：图中空心点为实验室检测指标，实心点为肠道菌群物种，实线表示正相关，虚线表示负相关；Lactobacillaceae=乳酸杆菌，Eubacterium=真杆菌，Coprococcus=粪球菌，Prevotella=普氏菌，Dehalobacteriaceae=脱卤杆菌，Coriobacteriaceaeta=大肠杆菌，Clostridiaceae=梭菌，Colwellia=科维尔氏菌，Akkermansia=阿克曼氏菌，Megasphaera=巨球菌，Blautia=布劳特氏菌，Barnesiellaceae=巴氏杆菌，Christensenellaceae=克里斯滕森菌，Clostridium=梭菌，Streptococcus=链球菌，Ruminococcus=瘤胃球菌，Adlercreutzia=安德克氏菌，Ruminococcaceae=瘤胃球菌，Fusobacterium=梭杆菌，Lactobacillus=乳酸杆菌，Gallicola=叶瘿菌，Lachnospira=毛螺菌，Erysipelotrichaceae=丹毒丝菌，Bifidobacterium=双歧杆菌，Oscillospira=颤螺菌，Allobaculum=异杆菌，Cardiobacterium=心杆菌，Elstera=埃希菌，Roseburia=罗氏菌，Haemophilus=嗜血杆菌，Catenibacterium =链状杆菌，Lachnospiraceae=毛螺菌，Aggregatibacter=聚集菌，Actinomyces=放线菌，Fecalibacterium=粪杆菌，Vagococcus=球菌，Acinetobacter=不动杆菌，Holdemania=霍尔德曼氏菌，Bacteroides=拟杆菌，Rikenellaceae=理研菌，Methanobrevibacter=甲烷短杆菌，Butyricimonas=丁酸单胞菌，Veillonella=韦荣氏球菌，Anaerofilum=厌氧菌，Mogibacteriaceae=艰难杆菌，Anaerofustis=厌氧菌，Anaerococcus=厌氧球菌，mitochondria=线粒体，Dialister=小杆菌，Peptococcaceae=消化球菌，Paraprevotellaceae=帕拉普氏菌，Odoribacter=臭气杆菌，Paracoccus=副球菌，Slackia=史雷克氏菌，Dehalobacterium=脱盐杆菌，Butyrivibrio=丁酸弧菌，Porphyromonas=卟啉菌，Synergistes=互养菌，Eggerthella=伊格尔兹氏菌，Succinivibrio=琥珀酸弧菌，Oribacterium=假丁酸弧菌，Anaerorhabdus=厌氧杆菌，Leucobacter=白杆菌，Methanosphaerag=甲烷球菌，Phascolarctobacterium=芽孢杆菌；由于目前在菌种水平的基因库尚不完善，部分物种暂无对应中文名称；同一菌属不同亚株的中文名称相同

Figure 5 Correlation network between maternal laboratory test indices and intestinal flora species

图6 基于实验室检测指标建立的区分NW组与LW组孕妇随机森林分类模型的ROC曲线注：ROC曲线=受试者工作特征曲线

Figure 6 ROC curve of random forest classification model based on maternal blood test indices for distinguishing between babies born with normal and low weight

图7 基于实验室检测指标建立的区分NW组孕妇与OW组孕妇随机森林分类模型的ROC曲线

Figure 7 ROC curve of random forest classification model based on maternal blood test indices for distinguishing between a baby with normal birth weight and a macrosomia

图8 基于肠道菌群OTUs建立的区分NW组孕妇与LW组孕妇随机森林分类模型的ROC曲线注：OTUs=分类操作单元

Figure 8 ROC curve of random forest classification model based on maternal intestinal flora OTUs for distinguishing between babies born with normal and low weight

图9 基于肠道菌群OTUs建立的区分NW组孕妇与OW组孕妇随机森林分类模型的ROC曲线

Figure 9 ROC curve of random forest classification model based on maternal intestinal flora OTUs for distinguishing between a baby with normal birth weight and a macrosomia

参考文献 26

[1]	MARINELLI M，CARSIN A E，TURNER M C，et al. Maternal sleep duration and neonate birth weight：a population-based cohort study[J]. International Journal of Gynecology & Obstetrics，2022，156（3）：494-501. DOI：10.1002/ijgo.13685.
[2]	PMSA C，KF A，JST A，et al. Prenatal maternal posttraumatic stress disorder as a risk factor for adverse birth weight and gestational age outcomes：a systematic review and meta-analysis[J]. Journal of Affective Disorders，2021，295：530-540. DOI：10.1016/j.jad.2021.08.079.
[3]	SIEGA-RIZ A M，VLADUTIU C J，BUTERA N M，et al. Preconception diet quality is associated with birth weight for gestational age among women in the hispanic community health study/study of latinos[J]. Journal of the American Academy of Nutrition and Dietetics，2020，121（3）：458-466.
[4]	GOUGH E K，EDENS T J，GEUM H M，et al. Maternal fecal microbiome predicts gestational age，birth weight and neonatal growth in rural Zimbabwe[J]. EBio Medicine，2021，68（1）：103421. DOI：10.1016/j.ebiom.2021.103421.
[5]	TURNBAUGH P J，LEY R E，MAHOWALD M A，et al. An obesity-associated gut microbiome with increased capacity for energy harvest[J]. Nature，2006，444（7122）：1027-1031. DOI：10.1038/nature05414.
[6]	潘娣. 运动与饮食干预下肥胖儿童体重变化的能量平衡与失衡[D]. 北京：北京体育大学，2017.
[7]	傅秋帆，李雅琴，孟宪英. 沈阳肥胖新生儿的回顾性调查[J]. 营养学报，1989，11（2）：185-187. DOI：CNKI:SUN:YYXX.0.1989-02-021.
[8]	宋伟，张志，梁胜男，等. 肥胖孕妇孕期增重及其与不良妊娠结局的关系[J]. 中华围产医学杂志，2021，24（5）：352-359. DOI：10.3760/cma.j.cn113903-20200821-00843.
[9]	冯银宏，钱晶晶，宋学军. 孕前体重指数、孕期体重增加与妊娠期并发症及妊娠结局的关系[J]. 中国现代医学杂志，2021，31（2）：92-96.
[10]	金玉，齐宸，管滔，等. 孕期增重过多对孕妇肠道菌群及妊娠结局的影响[J]. 中国微生态学杂志，2019，31（5）：509-511，518. DOI：10.13381/j.cnki.cjm.201905003.
[11]	吴莎. 妊娠期糖尿病孕妇体重、肠道菌群的组成变化特点及对妊娠结局的影响[J]. 中国医师杂志，2019，21（6）：909-911. DOI：10.3760/cma.j.issn.1008-1372.2019.06.026.
[12]	谢幸，苟文丽. 妇产科学[M]. 8版. 北京：人民卫生出版社，2013.
[13]	CHARBONNEAU M R，BLANTON L V，DIGIULIO D B，et al. A microbial perspective of human developmental biology[J]. Nature，2016，535（7610）：48-55. DOI：10.1038/nature18845.
[14]	VATANEN T，FRANZOSA E A，SCHWAGER R，et al. The human gut microbiome in early-onset type 1 diabetes from the TEDDY study[J]. Nature，2018，562（7728）：589-594. DOI：10.1038/s41586-018-0620-2.
[15]	HEIANZA Y，MA W，DIDONATO J A，et al. Long-term changes in gut microbial metabolite trimethylamine n-oxide and coronary heart disease risk[J]. J Am Coll Cardiol，2020，75（7）：763-772. DOI：10.1016/j.jacc.2019.11.060.
[16]	DU X Z，WANG L Y，WU S Y，et al. Efficacy of probiotic supplementary therapy for asthma，allergic rhinitis，and wheeze：a meta-analysis of randomized controlled trials[J]. Allergy Asthma Proc，2019，40（4）：250-260. DOI：10.2500/aap.2019.40.4227.
[17]	HEGELMAIER T，LEBBING M，DUSCHA A，et al. Interventional influence of the intestinal microbiome through dietary intervention and bowel cleansing might improve motor symptoms in Parkinson's disease[J]. Cells，2020，9（2）：376. DOI：10.3390/cells9020376.
[18]	WALUJKAR S A，KUMBHARE S V，MARATHE N P，et al. Molecular profiling of mucosal tissue associated microbiota in patients manifesting acute exacerbations and remission stage of ulcerative colitis[J]. World J Microbiol Biotechnol，2018，34（6）：76. DOI：10.1007/s11274-018-2449-0.
[19]	DE PAEPE K，VERSPREET J，VERBEKE K，et al. Introducing insoluble wheat bran as a gut microbiota niche in an in vitro dynamic gut model stimulates propionate and butyrate production and induces colon region specific shifts in the luminal and mucosal microbial community[J]. Environ Microbiol，2018，20（9）：3406-3426. DOI：10.1111/1462-2920.14381.
[20]	SAKURAI K，KATO T，TANABE H，et al. Association between gut microbiota composition and glycoalbumin level during pregnancy in Japanese women：pilot study from Chiba Study of Mother and Child Health[J]. J Diabetes Investig，2020，11（3）：699-706. DOI：10.1111/jdi.13177.
[21]	SMID M C，RICKS N M，PANZER A，et al. Maternal gut microbiome biodiversity in pregnancy[J]. Am J Perinatol，2018，35（1）：24-30. DOI：10.1055/s-0037-1604412.
[22]	王佩，马良坤，刘俊涛. 早/中孕期孕妇肠道菌群差异及其与妊娠期糖尿病的关系：前瞻性队列研究[J]. 协和医学杂志，2021，12（5）：721-728.
[23]	张青松，王妮，秦家云，等. 妊娠期便秘孕妇与健康孕妇肠道菌群差异研究[J]. 湖北医药学院学报，2021，40（4）：407-412，442. DOI：10.13819/j.issn.2096-708X.2021.04.017.
[24]	AVERSHINA E，STORRØ O，ØIEN T，et al. Major faecal microbiota shifts in composition and diversity with age in a geographically restricted cohort of mothers and their children[J]. FEMS Microbiol Ecol，2014，87（1）：280-290.
[25]	OHIRA H，TSUTSUI W，FUJIOKA Y. Are short chain fatty acids in gut microbiota defensive players for inflammation and atherosclerosis[J]. J Atheroscler Thromb，2017，24（7）：660-672. DOI：10.5551/jat.RV17006.
[26]	MIHO M，DAISUKE N，NAOKO K，et al. The dual role of short fatty acid chains in the pathogenesis of autoimmune disease models[J]. PLoS One，2017，12（2）：e0173032. DOI：10.1371/journal.pone.0173032.

孕妇肠道菌群对新生儿出生体质量的影响研究

Effect of Maternal Intestinal Floras on Neonatal Birth Weight

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 13

参考文献 26

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

留言

[1]	肖礼其, 杨莉, 崔赛仙, 张娅袁, 王玉路, 何燕. 高盐诱导肠道菌群紊乱调节盐敏感性血压的机制研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(29): 3704-3709.
[2]	张振东, 蔡斌, 王宏伟, 乔增勇. 肠道菌群及其代谢产物苯乙酰谷氨酰胺在慢性心力衰竭患者中的变化研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(29): 3665-3673.
[3]	唐彬秩, 阳倩, 凌其英, 李茂军, 石伟, 吴青. 极低体质量近存活期分娩儿一例的出生后早期管理[J]. 中国全科医学, 2023, 26(20): 2559-2566.
[4]	张玉双, 孔令洋, 管佳畅, 李建波, 王一然, 王瑜, 李晶. 基于16S rDNA测序探索食管鳞状细胞癌患者肠道菌群特征[J]. 中国全科医学, 2023, 26(20): 2496-2502.
[5]	傅伟强, 周剑波, 吴雄健, 黄才斌. 肠道菌群视角下非酒精性脂肪性肝病的治疗策略[J]. 中国全科医学, 2023, 26(06): 742-748.
[6]	岑秋宇, 庞日朝, 崔艳如, 魏娟芳, 张安仁. 鼠李糖乳杆菌对炎症性肠病的影响机制研究进展[J]. 中国全科医学, 2022, 25(36): 4595-4600.
[7]	李超, 杨永忠, 王慧, 王学林, 孟睿, 司志康, 郑子薇, 陈圆煜, 武建辉. 听力受损风险评估模型的建立与评价研究[J]. 中国全科医学, 2022, 25(35): 4418-4424,4432.
[8]	陶帅, 韩星, 孔丽文, 汪祖民, 谢海群. 基于步态的机器学习模型识别遗忘型轻度认知障碍和阿尔茨海默病[J]. 中国全科医学, 2022, 25(31): 3857-3865.
[9]	莫蕾, 钟萍. 孕早中期孕妇肠道菌群差异与子痫前期发病关系的研究[J]. 中国全科医学, 2022, 25(20): 2489-2492.
[10]	黄筱钧, 杨锦, 雷亚琪美, 曾志杰, 金朝晖. 以肠道菌群为靶点的新型辅助降压模式研究进展[J]. 中国全科医学, 2022, 25(18): 2297-2302.
[11]	岑秋宇, 庞日朝, 胡晓敏, 崔艳如, 张安仁. 罗伊乳杆菌对肠屏障功能调节作用的研究进展[J]. 中国全科医学, 2022, 25(15): 1918-1922.
[12]	王娇娇, 陈圆煜, 郑子薇, 杨永忠, 陈哲, 李超, 王海东, 武建辉, 王国立. 三种风险预测模型预测钢铁工人颈动脉粥样硬化的效能比较[J]. 中国全科医学, 2022, 25(11): 1334-1339.
[13]	曾霖, 张鹏翔, 黄倩, 王高祥, 李惠林. 基于短链脂肪酸防治代谢性疾病的研究进展[J]. 中国全科医学, 2022, 25(09): 1141-1147.
[14]	张玉双, 于富洋, 吴忠冰, 王一然, 李晶. 食管鳞癌原位模型小鼠肠道菌群分析[J]. 中国全科医学, 2022, 25(08): 945-951.
[15]	崔天怡, 刘佳蕊, 吕彬, 高秀梅, 赵鑫. 肠道菌群及免疫调节与儿童哮喘关系的研究进展[J]. 中国全科医学, 2022, 25(08): 1021-1026.