Guide for Current Nutrigenetic, Nutrigenomic, and Nutriepigenetic Approaches for Precision Nutrition Involving the Prevention and Management of Chronic Diseases Associated with Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Chronic diseases, including obesity, are major causes of morbidity and mortality in most countries. The adverse impacts of obesity and associated comorbidities on health remain a major concern due to the lack of effective interventions for prevention and management. Precision nutrition is an emerging therapeutic approach that takes into account an individual's genetic and epigenetic information, as well as age, gender, or particular physiopathological status. Advances in genomic sciences are contributing to a better understanding of the role of genetic variants and epigenetic signatures as well as gene expression patterns in the development of diverse chronic conditions, and how they may modify therapeutic responses. This knowledge has led to the search for genetic and epigenetic biomarkers to predict the risk of developing chronic diseases and personalizing their prevention and treatment. Additionally, original nutritional interventions based on nutrients and bioactive dietary compounds that can modify epigenetic marks and gene expression have been implemented. Although caution must be exercised, these scientific insights are paving the way for the design of innovative strategies for the control of chronic diseases accompanying obesity. This document provides a number of examples of the huge potential of understanding nutrigenetic, nutrigenomic, and nutriepigenetic roles in precision nutrition.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,138 | 0,117 |
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 ».