Nutrigenetics and Nutrigenomics: Viewpoints on the Current Status and Applications in Nutrition Research and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Nutrigenetics and nutrigenomics hold much promise for providing better nutritional advice to the public generally, genetic subgroups and individuals. Because nutrigenetics and nutrigenomics require a deep understanding of nutrition, genetics and biochemistry and ever new 'omic' technologies, it is often difficult, even for educated professionals, to appreciate their relevance to the practice of preventive approaches for optimising health, delaying onset of disease and diminishing its severity. This review discusses (i) the basic concepts, technical terms and technology involved in nutrigenetics and nutrigenomics; (ii) how this emerging knowledge can be applied to optimise health, prevent and treat diseases; (iii) how to read, understand and interpret nutrigenetic and nutrigenomic research results, and (iv) how this knowledge may potentially transform nutrition and dietetic practice, and the implications of such a transformation. This is in effect an up-to-date overview of the various aspects of nutrigenetics and nutrigenomics relevant to health practitioners who are seeking a better understanding of this new frontier in nutrition research and its potential application to dietetic practice.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».