Nutrigenomics and Complementary Alternative Medicine
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Nutrigenomics applied high-throughput ‘omics’ techniques in nutrition research to enable investigation into interactions between nutrients with the genome at a molecular level. One of the emerging areas of research in nutri-genomics includes Complementary Alternative Medicine (CAM), which can be used to treat various diseases including type2 diabetes, cancer and obesity. Research in CAM includes identification of the active compounds present in various herbal and dietary products, and evaluating these compounds for their effects on human health. Only few studies have explored the effects of these compounds when used in synergistic, additive or antagonistic combinations. One of the striking features of CAM is the low toxicity of natural compounds used as supplements. However most of the active ingredients are not “hydrophyllic” but are “lypophyllic”, resulting in limited absorption from GI tract, when ingested orally. This has led to limited bioavailability and it needs application of innovative techniques to overcome this problem. We have evaluated combination therapy and its effects as a solution to this problem. This report will discuss general concepts in nutrigenomics related to CAM, effects of combination therapies and possible mechanisms of action that come in to play with combination therapies, with particular focus on phytocompounds used as anti-cancer agents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».