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Enregistrement W2315456159 · doi:10.2174/187569209788654023

Nutrigenomics and Personalized Diet: What are the Anticipated Impacts for Research on Chronic Diseases and Public Health?

2009· article· en· W2315456159 sur OpenAlexaff
Julie Robitaille

Notice bibliographique

RevueCurrent pharmacogenomics and personalized medicine (Online)/Current pharmacogenomics and personalized medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrigenomicsBiomedicineGenomicsPublic healthDiseasePopulationMedicinePersonalized medicineBiotechnologyEnvironmental healthBioinformaticsBiologyGenomeGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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