How Are Epigenetic Modifications Related to Cardiovascular Disease in Older Adults?
Notice bibliographique
Résumé
The rate of aging has increased globally during recent decades and has led to a rising burden of age-related diseases such as cardiovascular disease (CVD). At the molecular level, epigenetic modifications have been shown recently to alter gene expression during the life course and impair cellular function. In this regard, several CVD risk factors, such as lifestyle and environmental factors, have emerged as key factors in epigenetic modifications within the cardiovascular system. In this study, we attempted to summarized recent evidence related to epigenetic modification, inflammation response, and CVD in older adults as well as the effect of lifestyle modification as a preventive strategy in this age group. Recent evidence showed that lifestyle and environmental factors may affect epigenetic mechanisms, such as DNA methylation, histone acetylation, and miRNA expression. Several substances or nutrients such as selenium, magnesium, curcumin, and caffeine (present in coffee and some teas) could regulate epigenetics. Similarly, physical inactivity, alcohol consumption, air pollutants, psychological stress, and shift working are well-known modifiers of epigenetic patterns. Understanding the exact ways that lifestyle and environmental factors could affect the expression of genes could help to influence the time of incidence and severity of aging-associated diseases. This review highlighted that a healthy lifestyle throughout the life course, such as a healthy diet rich in fibers, vitamins, and essential elements, and specific fatty acids, adequate physical activity and sleep, smoking cessation, and stress control, could be useful tools in preventing epigenetic changes that lead to impaired cardiovascular function.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».