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Enregistrement W4319598541 · doi:10.3390/biom13020318

Restoring Epigenetic Reprogramming with Diet and Exercise to Improve Health-Related Metabolic Diseases

2023· review· en· W4319598541 sur OpenAlexafffund
Merlin Jesso Abraham, Adham El Sherbini, Mohammad El‐Diasty, Sussan Askari, Myron R. Szewczuk

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHarvard Stem Cell Institute
Mots-clésEpigeneticsReprogrammingEpigenomeDiseaseBiologyBioinformaticsDNA methylationMedicineGeneticsCellInternal medicineGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetic reprogramming predicts the long-term functional health effects of health-related metabolic disease. This epigenetic reprogramming is activated by exogenous or endogenous insults, leading to altered healthy and different disease states. The epigenetic and environmental changes involve a roadmap of epigenetic networking, such as dietary components and exercise on epigenetic imprinting and restoring epigenome patterns laid down during embryonic development, which are paramount to establishing youthful cell type and health. Nutrition and exercise are among the most well-known environmental epigenetic factors influencing the proper developmental and functional lifestyle, with potential beneficial or detrimental effects on health status. The diet and exercise strategies applied from conception could represent an innovative epigenetic target for preventing and treating human diseases. Here, we describe the potential role of diet and exercise as therapeutic epigenetic strategies for health and diseases, highlighting putative future perspectives in this field.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,302 · 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'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

Citations39
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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