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Enregistrement W4237003993 · doi:10.1159/000107064

Nutrigenetics

2007· review· en· W4237003993 sur OpenAlexaff
Ahmed El‐Sohemy

Notice bibliographique

RevueForum of nutrition/Bibliotheca Nutritio et dieta · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneOrganismEnzymeBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations44
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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