PREDICT Personalised Nutrition Study APK

Minor bug fixes.

Chúng tôi đang tiến hành dự đoán, việc nghiên cứu chế độ dinh dưỡng đầy tham vọng nhất của loại hình này từng tiến hành để hiểu phản ứng cá nhân của chúng tôi để thực phẩm.

Các dự đoán nghiên cứu điều tra các câu trả lời khác nhau dấu ấn sinh học trong máu người phải thực phẩm. Bằng cách thu thập dữ liệu về hàng ngàn người, chúng tôi hy vọng để dự đoán phản ứng dấu ấn sinh học huyết cá nhân để nhiều loại thực phẩm khác nhau dựa trên đặc điểm cá nhân độc đáo, chẳng hạn như vi khuẩn trong ruột của chúng tôi.

Trong khoảng thời gian là 14 ngày, mỗi dự đoán nghiên cứu tham gia ý:
• Ăn các bữa ăn theo quy định hoặc tiêu chuẩn, chủ yếu cho bữa ăn sáng.
• Có một số đánh giá lâm sàng và xét nghiệm, chẳng hạn như đo vật lý ở cả bệnh viện và tại nhà.
• Cung cấp máu, nước bọt, nước tiểu và mẫu phân tại phòng khám và tại nhà.
• Sử dụng này dự đoán ứng dụng để ghi lại tất cả các loại thực phẩm và đồ uống được tiêu thụ cũng như kỷ lục các yếu tố khác của nghiên cứu
• Sử dụng thiết bị đeo được theo dõi giấc ngủ và tập thể dục trong hai tuần.

Vào cuối của nghiên cứu này, mỗi người tham gia sẽ nhận được một bản tóm tắt của phản ứng thực phẩm của họ để giúp họ chọn các loại thực phẩm phù hợp với họ

Nhóm nghiên cứu khoa học dự đoán được dẫn dắt bởi Tim Spector, giáo sư di truyền Dịch tễ học tại Đại học King, Giám đốc của Twins Anh, và là một đội ngũ đa ngành của các nhà khoa học hàng đầu của các tổ chức nổi tiếng khắp thế giới, trong đó có Đại học Harvard và Đại học Oxford. Các hội đồng tư vấn khoa học bao gồm các chuyên gia trên thế giới trong các lĩnh vực khai thác phân, khổng lồ metagenomics, microbiome ruột, đói, béo phì, dinh dưỡng và metabolomics. Các nghiên cứu riêng của mình được xây dựng dựa trên 25 năm nghiên cứu trên 13.000 cặp song sinh, có lẽ là nhóm nghiên cứu hầu hết mọi người trên hành tinh, với các hiệp hội mạnh mẽ giữa các microbiome và phản ứng của chúng tôi để thực phẩm.

Nếu bạn muốn tham gia hoặc tìm thêm về các dự đoán nghiên cứu, vui lòng truy cập predict.study