Social Epigenomics: Conceptualizations and Considerations for Oral Health
Notice bibliographique
Résumé
Advances in high-throughput technologies and the generation of multiomics, such as genomic, epigenomic, transcriptomic, and metabolomic data, are paving the way for the biological risk stratification and prediction of oral diseases. When integrated with electronic health records, survey, census, and/or epidemiologic data, multiomics are anticipated to facilitate data-driven precision oral health, or the delivery of the right oral health intervention to the right individuals/populations at the right time. Meanwhile, multiomics may be modified by a multitude of social exposures, cumulatively along the life course and at various time points from conception onward, also referred to as the socio-exposome. For example, adverse exposures, such as precarious social and living conditions and related psychosocial stress among others, have been linked to specific genes being switched “on and off” through epigenetic mechanisms. These in turn are associated with various health conditions in different age groups and populations. This article argues that considering the impact of the socio-exposome in the biological profiling for precision oral health applications is necessary to ensure that definitions of biological risk do not override social ones. To facilitate the uptake of the socio-exposome in multiomics oral health studies and subsequent interventions, 3 pertinent facets are discussed. First, a summary of the epigenetic landscape of oral health is presented. Next, findings from the nondental literature are drawn on to elaborate the pathways and mechanisms that link the socio-exposome with gene expression—or the biological embedding of social experiences through epigenetics. Then, methodological considerations for implementing social epigenomics into oral health research are highlighted, with emphasis on the implications for study design and interpretation. The article concludes by shedding light on some of the current and prospective opportunities for social epigenomics research applied to the study of life course oral epidemiology.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».