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Enregistrement W2936613778 · doi:10.3389/fphys.2019.00399

Systems Biology Approaches and Precision Oral Health: A Circadian Clock Perspective

2019· review· en· W2936613778 sur OpenAlexafffund
Henry A. Adeola, Silvana Papagerakis, Pétros Papagerakis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institutes of HealthNational Research FoundationMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilRoyal University Hospital FoundationInternational Association for Dental ResearchCanadian Institutes of Health ResearchSaskatchewan Health Research FoundationGlaxoSmithKline
Mots-clésCircadian rhythmCircadian clockPerspective (graphical)Biological clockSystems biologyBiologyComputational biologyPrecision medicineComputer scienceNeuroscienceGeneticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A vast majority of the pathophysiological and metabolic processes in humans are temporally controlled by a master circadian clock located centrally in the hypothalamic suprachiasmatic nucleus of the brain, as well as by specialized peripheral oscillators located in other body tissues. This circadian clock system generates a rhythmical diurnal transcriptional-translational cycle in clock genes and protein expression and activities regulating numerous downstream target genes. Clock genes as key regulators of physiological function and dysfunction of the circadian clock have been linked to various diseases and multiple morbidities. Emerging omics technologies permits largescale multi-dimensional investigations of the molecular landscape of a given disease and the comprehensive characterization of its underlying cellular components (e.g., proteins, genes, lipids, metabolites), their mechanism of actions, functional networks and regulatory systems. Ultimately, they can be used to better understand disease and interpatient heterogeneity, individual profile, identify personalized targetable key molecules and pathways, discover novel biomarkers and genetic alterations, which collectively can allow for a better patient stratification into clinically relevant subgroups to improve disease prediction and prevention, early diagnostic, clinical outcomes, therapeutic benefits, patient's quality of life and survival. The use of "omics" technologies has allowed for recent breakthroughs in several scientific domains, including in the field of circadian clock biology. Although studies have explored the role of clock genes using circadiOmics (which integrates circadian omics, such as genomics, transcriptomics, proteomics and metabolomics) in human disease, no such studies have investigated the implications of circadian disruption in oral, head and neck pathologies using multi-omics approaches and linking the omics data to patient-specific circadian profiles. There is a burgeoning body of evidence that circadian clock controls the development and homeostasis of oral and maxillofacial structures, such as salivary glands, teeth and oral epithelium. Hence, in the current era of precision medicine and dentistry and patient-centered health care, it is becoming evident that a multi-omics approach is needed to improve our understanding of the role of circadian clock-controlled key players in the regulation of head and neck pathologies. This review discusses current knowledge on the role of the circadian clock and the contribution of omics-based approaches toward a novel precision health era for diagnosing and treating head and neck pathologies, with an emphasis on oral, head and neck cancer and Sjögren's syndrome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,216 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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