Developmental programming: State‐of‐the‐science and future directions–Summary from a Pennington Biomedical symposium
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: On December 8-9, 2014, the Pennington Biomedical Research Center convened a scientific symposium to review the state-of-the-science and future directions for the study of developmental programming of obesity and chronic disease. The objectives of the symposium were to discuss: (i) past and current scientific advances in animal models, population-based cohort studies, and human clinical trials, (ii) the state-of-the-science of epigenetic-based research, and (iii) considerations for future studies. RESULTS: This symposium provided a comprehensive assessment of the state of the scientific field and identified research gaps and opportunities for future research in order to understand the mechanisms contributing to the developmental programming of health and disease. CONCLUSIONS: Identifying the mechanisms which cause or contribute to developmental programming of future generations will be invaluable to the scientific and medical community. The ability to intervene during critical periods of prenatal and early postnatal life to promote lifelong health is the ultimate goal. Considerations for future research including the use of animal models, the study design in human cohorts with considerations about the timing of the intrauterine exposure, and the resulting tissue-specific epigenetic signature were extensively discussed and are presented in this meeting summary.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».