The Influence of Diet on MicroRNAs that Impact Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Food quality and nutritional habits strongly influence human health status. Extensive research has been conducted to confirm that foods rich in biologically active nutrients have a positive impact on the onset and development of different pathological processes, including cardiovascular diseases. However, the underlying mechanisms by which dietary compounds regulate cardiovascular function have not yet been fully clarified. A growing number of studies confirm that bioactive food components modulate various signaling pathways which are involved in heart physiology and pathology. Recent evidence indicates that microRNAs (miRNAs), small single-stranded RNA chains with a powerful ability to influence protein expression in the whole organism, have a significant role in the regulation of cardiovascular-related pathways. This review summarizes recent studies dealing with the impact of some biologically active nutrients like polyunsaturated fatty acids (PUFAs), vitamins E and D, dietary fiber, or selenium on the expression of many miRNAs, which are connected with cardiovascular diseases. Current research indicates that the expression levels of many cardiovascular-related miRNAs like miRNA-21, -30 family, -34, -155, or -199 can be altered by foods and dietary supplements in various animal and human disease models. Understanding the dietary modulation of miRNAs represents, therefore, an important field for further research. The acquired knowledge may be used in personalized nutritional prevention of cardiovascular disease or the treatment of cardiovascular disorders.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».