Approaches for the Identification of Genetic Modifiers of Nutrient Dependent Phenotypes: Examples from Folate
Notice bibliographique
Résumé
By combining the sciences of nutrition, bioinformatics, genomics, population genetics, and epidemiology, nutrigenomics is improving our understanding of how diet and nutrient intake can interact with or modify gene expression and disease risk. In this review, we explore various approaches to examine gene-nutrient interactions and the modifying role of nutrient consumption, as they relate to nutrient status and disease risk in human populations. Two common approaches include the use of SNPs in candidate genes to identify their association with nutritional status or disease outcomes, or genome-wide association studies to identify genetic polymorphisms associated with a given phenotype. Here, we examine the results of various gene-nutrient interaction studies, the association of genetic polymorphisms with disease expression, and the identification of nutritional factors that modify gene-dependent disease phenotypes. We have focused on specific examples from investigations of the interactions of folate, B-vitamin consumption, and polymorphisms in the genes of B-vitamin dependent enzymes and their association with disease risk, followed by an examination of the strengths and limitations of the methods employed. We also present suggestions for future studies, including an approach from an on-going large scale study, to examine the interaction of nutrient intake and genotypic variation and their impact on nutritional status.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».