Epigenetic alterations in the suprachiasmatic nucleus and hippocampus contribute to age-related cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
// Scott H. Deibel 1 , Erin L. Zelinski 1 , Robin J. Keeley 1 , Olga Kovalchuk 2 and Robert J. McDonald 1 1 Canadian Centre for Behavioural Neuroscience, Department of Neuroscience, University of Lethbridge, Lethbridge, AB, Canada 2 Department of Biological Sciences, University of Lethbridge, Lethbridge, AB, Canada Correspondence to: Scott H. Deibel, email: // Olga Kovalchuk, email: // Keywords : aging, brain, memory, circadian rhythms, Gerotarget Received : March 10, 2015 Accepted :April 15, 2015 Published : May 08, 2015 Abstract Circadian rhythm dysfunction and cognitive decline, specifically memory loss, frequently accompany natural aging. Circadian rhythms and memory are intertwined, as circadian rhythms influence memory formation and recall in young and old rodents. Although, the precise relationship between circadian rhythms and memory is still largely unknown, it is hypothesized that circadian rhythm disruption, which occurs during aging, contributes to age-associated cognitive decline, specifically memory loss. While there are a variety of mechanisms that could mediate this effect, changes in the epigenome that occur during aging has been proposed as a potential candidate. Interestingly, epigenetic mechanisms, such as DNA methylation and sirtuin1 (SIRT1) are necessary for both circadian rhythms and memory. During aging, similar alterations of epigenetic mechanisms occur in the suprachiasmatic nucleus (SCN) and hippocampus, which are necessary for circadian rhythm generation and memory, respectively. Recently, circadian rhythms have been linked to epigenetic function in the hippocampus, as some of these epigenetic mechanisms oscillate in the hippocampus and are disrupted by clock gene deletion. The current paper will review how circadian rhythms and memory change with age, and will suggest how epigenetic changes in these processes might contribute to age-related cognitive decline.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».