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Enregistrement W2152910533 · doi:10.1186/1710-1492-4-1-37

Epigenetics, Behaviour, and Health

2008· article· en· W2152910533 sur OpenAlexafffundvenue
Moshe Szyf, Michael J. Meaney

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensDouglas CollegeMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEpigeneticsPsychologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: The long-term effects of behaviour and environmental exposures, particularly during childhood, on health outcomes are well documented. Particularly thought provoking is the notion that exposures to different social environments have a long-lasting impact on human physical health. However, the mechanisms mediating the effects of the environment are still unclear. In the last decade, the main focus of attention was the genome, and interindividual genetic polymorphisms were sought after as the principal basis for susceptibility to disease. However, it is becoming clear that recent dramatic increases in the incidence of certain human pathologies, such as asthma and type 2 diabetes, cannot be explained just on the basis of a genetic drift. It is therefore extremely important to unravel the molecular links between the "environmental" exposure, which is believed to be behind this emerging incidence in certain human pathologies, and the disease's molecular mechanisms. Although it is clear that most human pathologies involve long-term changes in gene function, these might be caused by mechanisms other than changes in the deoxyribonucleic acid (DNA) sequence. The genome is programmed by the epigenome, which is composed of chromatin and a covalent modification of DNA by methylation. It is postulated here that "epigenetic" mechanisms mediate the effects of behavioural and environmental exposures early in life, as well as lifelong environmental exposures and the susceptibility to disease later in life. In contrast to genetic sequence differences, epigenetic aberrations are potentially reversible, raising the hope for interventions that will be able to reverse deleterious epigenetic programming.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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