Phytochemicals targeting genes relevant for type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Nutrigenomic approaches based on ethnopharmacology and phytotherapy concepts have revealed that type 2 diabetes mellitus (T2DM) may be susceptible to dietary intervention. Interaction between bioactive food components and the genome may influence cell processes and modulate the onset and progression of the disease. T2DM, characterized by insulin resistance and beta cell dysfunction, is one of the leading causes of death and disability. Despite the great advances that have been made in the understanding and management of this complex, multifactorial disease, T2DM has become a worldwide epidemic in the 21st century. Population and family studies have revealed a strong genetic component of T2DM, and a number of candidate genes have been identified in humans. Variations in the gene sequences such as single nucleotide polymorphisms, explain the individual differences in traits like disease susceptibility and response to treatment. A clear understanding of how nutrients affect the expression of genes should facilitate the development of individualized intervention and, eventually, treatment strategies for T2DM. Review of the literature identified many phytochemicals/extracts from traditional medicinal plants that can target diabetogenic genes. This review focuses on the genetic aspects of T2DM, nutrient modification of genes relevant for diabetes, and future prospects of nutritional therapy of T2DM.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».