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Enregistrement W2981207334 · doi:10.1111/bph.14888

Dietary antioxidants remodel DNA methylation patterns in chronic disease

2019· review· en· W2981207334 sur OpenAlexaff
Megan Beetch, Sadaf Harandi‐Zadeh, Kate Shen, Katarzyna Lubecka, David D. Kitts, Heather M. O’Hagan, Barbara Stefañska

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Pharmacology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésEpigeneticsDNA methylationEpigenomeBiologyMethylationOxidative stressEpigenomicsAntioxidantChromatinBioinformaticsGeneticsDNAGene expressionGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic diseases account for over 60% of all deaths worldwide according to the World Health Organization reports. Majority of cases are triggered by environmental exposures that lead to aberrant changes in the epigenome, specifically, the DNA methylation patterns. These changes result in altered expression of gene networks and activity of signalling pathways. Dietary antioxidants, including catechins, flavonoids, anthocyanins, stilbenes and carotenoids, demonstrate benefits in the prevention and/or support of therapy in chronic diseases. This review provides a comprehensive discussion of potential epigenetic mechanisms of antioxidant compounds in reversing altered patterns of DNA methylation in chronic disease. Antioxidants remodel the DNA methylation patterns through multiple mechanisms, including regulation of epigenetic enzymes and chromatin remodelling complexes. These effects can further contribute to antioxidant properties of the compounds. On the other hand, decrease in oxidative stress itself can impact DNA methylation delivering additional link between antioxidant mechanisms and epigenetic effects of the compounds. LINKED ARTICLES: This article is part of a themed section on The Pharmacology of Nutraceuticals. To view the other articles in this section visit http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bph.v177.6/issuetoc.

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)0,001
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations96
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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