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Mechanistic insights into dietary (poly)phenols and vascular dysfunction-related diseases using multi-omics and integrative approaches: Machine learning as a next challenge in nutrition research

Autores

 

Dragan Milenkovic, Tatjana Ruskovska

 

Abstract

 

Dietary (poly)phenols have been extensively studied for their vasculoprotective effects and consequently their role in preventing or delaying onsets of cardiovascular and metabolic diseases. Even though early studies have ascribed the vasculoprotective properties of (poly)phenols primarily on their putative free radical scavenging properties, recent data indicate that in biological systems, (poly)phenols…

 

Resumen del artículo

 

En combinación con la bioinformática y los métodos de aprendizaje automático, la multiómica puede hacer una enorme contribución a la ciencia de la nutrición. El objetivo de esta revisión es ofrecer una visión general del uso de los enfoques ómicos, multiómicos e integradores en el estudio de las propiedades vasculoprotectoras de los (poli)fenoles de la dieta y abordar los potenciales del uso del aprendizaje automático en la nutrigenómica.

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