Nutritional Genomic: A Multi-Directional Approach to Address Complex Diseases with Multi-Functional Nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional genomics describes the biological interactions between genes and diet, their effects on the metabolism, and susceptibility to develop diseases. This approach covers both nutrigenomics that explores the effects of nutrients on the genome; and nutrigenetics that explores the effects of genetic polymorphisms on diet/disease interactions. These interactions vary because individuals have unique combinations of common genetic polymorphisms that are differentially affected by diet. Diseases causality is associated to certain genetic polymorphisms providing predictive biomarkers for diagnostic accuracy. Specific nutrient can modify the expression of genes through the interaction with receptors that activate the transcription of target genes and affect signal pathways. Nutritional genomics is aimed to prevent onset of diseases and maintain human health, identify individuals who are responders and can benefit from specific dietary interventions, and identify how genetic variation affects human nutritional requirements. Nutritional genomics has many potential therapeutic and preventive applications: in individuals with a genetic predisposition to complex diseases including cancer, diabetes and cardiovascular disorders; in those already suffering from these diseases; and in those with memory impairment during aging. This review describes nutritional facts linked to genomic aspects to manage multigenic diseases. It presents some notable example of nutrients with proven modulating gene activity, and the role of nutrition associated with nutritional genomics. Hereafter we briefly review the health-promoting properties of two well-known edible plants, i.e. dandelion and artichoke whose presence in the diet could simultaneously exert positive influence on molecular genomic mechanisms related to risk factors for chronic diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».