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Enregistrement W2998246578 · doi:10.21873/anticanres.13982

Variable Genomic and Metabolomic Responses to Varying Doses of Vitamin D Supplementation

2019· article· en· W2998246578 sur OpenAlexaff
Arash Shirvani, Tyler A Kalajian, Anjeli Song, R Allen, Nipith Charoenngam, Richard Lewanczuk, Michael F. Holick

Notice bibliographique

RevueAnticancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitamin D and neurologyParathyroid hormoneInternal medicineEndocrinologyMetabolomicsMedicineGene expressionVitaminCalcitriol receptorUrineCalciumHormoneBiologyGeneBioinformaticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Aim: To assess the impact of vitamin D supplementation on genomic and metabolomic profiles and relate them to the individual9s responsiveness to varying doses of vitamin D3. Patients and Methods: Healthy adults were given either 600, 4000 or 10,000 IUs vitamin D3/day for 6 months. Circulating parathyroid hormone (PTH), 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D], calcium, peripheral white blood cells broad gene expression and urine and serum metabolomic profiles were evaluated. Results: There was a dose-dependent effect of vitamin D supplementation on serum 25(OH)D, PTH and broad gene expression. Serum calcium levels remained normal for all study subjects and no untoward toxicity was observed. The metabolomic profiles were related to the genomic expression analysis. There were significant inter-individual effects on gene expression and metabolomic profile in response to the same dose of vitamin D3 supplementation, despite similar changes in 25(OH)D and PTH concentrations. Conclusion: These results may help explain the variability observed in clinical trials regarding vitamin D9s non-calcemic health benefits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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