Notice bibliographique
Résumé
Nutrients interact with the human genome to modulate molecular pathways that may become disrupted, resulting in an increased risk of developing various chronic diseases. Genetic polymorphisms affect the metabolism of dietary factors, which in turn affects the expression of genes involved in a number of important metabolic processes. Genetic polymorphisms affecting nutrient metabolism may explain some of the inconsistencies among epidemiological studies relating diet to chronic diseases such as cancer, diabetes, rheumatoid arthritis, osteoporosis and cardiovascular disease. Understanding how genetic variations influence nutrient digestion, absorption, transport, biotransformation, uptake and elimination will provide a more accurate measure of exposure to the bioactive food ingredients ingested. Furthermore, genetic polymorphisms in the targets of nutrient action such as receptors, enzymes or transporters could alter molecular pathways that influence the physiological response to dietary interventions. Among the candidate genes with functional variants that affect nutrient metabolism are those that code for xenobiotic-metabolizing enzymes (also called drug-metabolizing enzymes). These enzymes are involved in the phase I and II biotransformation reactions that produce metabolites with either increased or decreased biological activity compared to the parent compound. A number of dietary factors are known to alter the expression of these genes that, in turn, metabolize a vast array of foreign chemicals including dietary factors such as antioxidants, vitamins, phytochemicals, caffeine, sterols, fatty acids and alcohol. Knowledge of the genetic basis for the variability in response to these dietary factors should result in a more accurate measure of exposure of target tissues of interest to these compounds and their metabolites. Examples of how 'slow' and 'fast' metabolizers respond differently to the same dietary exposures will be discussed. Identifying relevant diet-gene interactions will benefit individuals seeking personalized dietary advice as well as improve public health recommendations by providing sound scientific evidence linking diet and health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».