Nutrigenomics and Personalized Diet: What are the Anticipated Impacts for Research on Chronic Diseases and Public Health?
Notice bibliographique
Résumé
With parallel advances in genomics and in nutrition research, a new hybrid science has emerged at their intersection, often referred to as nutritional genomics which includes nutrigenomics and nutrigenetics. While the operational definitions will continue to evolve as nutritional genomics matures as a new field of inquiry, a central tenet will likely be on ways in which the human genome interacts with nutritional exposures. This emerging form of science has considerable implications for research in biomedicine and for public health. The progress in nutrigenomics research will likely increase our understanding of chronic disease etiology and the relationship between nutrients and common complex diseases. The potential for nutritional genomics in chronic disease prevention is also of great interest given that diet is a modifiable risk factor and because of the marked interindividual variability in response to the diet. The inclusion of genetic information as part of an overall strategy to improve the population health will be critical as more genomic data accumulate in nutrition science and used to develop recommendations for specific dietary requirements based on individual genetic make-up. In addition, use of genetic information from companies offering at-home direct-to-consumer nutrigenomics tests may have significant consequences for the population health and how we perceive and relate to food and other members of the society depending on human genetic variation. These implications of nutrigenomics and nutrigenetics such as the translation of research into public health practice will be discussed. Another dimension of interest is the need for well-trained health professionals. To this end, registered dietitians are essential to the efforts for incorporation of genomics into public health. Finally, future perspectives of nutrigenomics and nutrigenetics will be examined, with a view to how best to integrate the nascent field of nutrigenomics with established public health research and practices. Keywords: Nutrigenomics, chronic disease, public health, preventive medicine, personalized diet
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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 | 0,025 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».