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Enregistrement W1273675900 · doi:10.1007/s10522-015-9602-z

Hutchinson–Gilford progeria syndrome as a model for vascular aging

2015· review· en· W1273675900 sur OpenAlexafffund
Jonathan A. Brassard, Natalie Fekete, Alain Garnier, Corinne A. Hoesli

Notice bibliographique

RevueBiogerontology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthCanadian Institutes of Health ResearchPfizer CanadaStem Cell NetworkUniversity of OttawaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité LavalCentre québécois sur les matériaux fonctionnelsOttawa Hospital Research InstitutePfizer
Mots-clésProgeriaLaminLMNABiologyPremature agingSenescencePhenotypeGeneticsInduced pluripotent stem cellCell biologyEmbryonic stem cellGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hutchinson-Gilford progeria syndrome (HGPS) is a premature aging disorder caused by a de novo genetic mutation that leads to the accumulation of a splicing isoform of lamin A termed progerin. Progerin expression alters the organization of the nuclear lamina and chromatin. The life expectancy of HGPS patients is severely reduced due to critical cardiovascular defects. Progerin also accumulates in an age-dependent manner in the vascular cells of adults that do not carry genetic mutations associated with HGPS. The molecular mechanisms that lead to vascular dysfunction in HGPS may therefore also play a role in vascular aging. The vascular phenotypic and molecular changes observed in HGPS are strikingly similar to those seen with age, including increased senescence, altered mechanotransduction and stem cell exhaustion. This article discusses the similarities and differences between age-dependent and HGPS-related vascular aging to highlight the relevance of HGPS as a model for vascular aging. Induced pluripotent stem cells derived from HGPS patients are suggested as an attractive model to study vascular aging in order to develop novel approaches to treat cardiovascular disease.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations28
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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