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Enregistrement W1965085269 · doi:10.1155/2011/859415

Metabolism, Genomics, and DNA Repair in the Mouse Aging Liver

2011· article· en· W1965085269 sur OpenAlexafffund
Michel Lebel, Nadja C. de Souza‐Pinto, Vilhelm A. Bohr

Notice bibliographique

RevueCurrent Gerontology and Geriatrics Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésHomeostasisDNA repairDNA damageDetoxification (alternative medicine)Genome instabilityMedicineDNAMutationCarcinogenLiver diseaseMetabolismOrganismHormoneBioinformaticsBiologyGeneticsGeneEndocrinologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The liver plays a pivotal role in the metabolism of nutrients, drugs, hormones, and metabolic waste products, thereby maintaining body homeostasis. The liver undergoes substantial changes in structure and function within old age. Such changes are associated with significant impairment of many hepatic metabolic and detoxification activities, with implications for systemic aging and age-related disease. It has become clear, using rodent models as biological tools, that genetic instability in the form of gross DNA rearrangements or point mutations accumulate in the liver with age. DNA lesions, such as oxidized bases or persistent breaks, increase with age and correlate well with the presence of senescent hepatocytes. The level of DNA damage and/or mutation can be affected by changes in carcinogen activation, decreased ability to repair DNA, or a combination of these factors. This paper covers some of the DNA repair pathways affecting liver homeostasis with age using rodents as model systems.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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