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Enregistrement W1966227373 · doi:10.1196/annals.1404.030

Zinc, Metallothioneins, and Longevity:

2007· review· en· W1966227373 sur OpenAlexaff
Eugenio Mocchegiani, Robertina Giacconi, Catia Cipriano, Laura Costarelli, Elisa Muti, Silvia Tesei, Roberta Papa, Fiorella Marcellini, Erminia Mariani, Lothar Rink, George Herbein, Audrey Varin, Tamàs Fülöp, Daniela Monti, Jolanta Jajte, George Dedoussis, Efstathios S. Gonos, Ioannis P. Trougakos, Marco Malavolta

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2007
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongevityZincMetallothioneinBiologyChemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging is an inevitable biological process that is associated with gradual and spontaneous biochemical and physiological changes and increased susceptibility to diseases. Because nutritional factors are involved in improving immune functions, metabolic harmony, and antioxidant defense, some nutritional factors, such as zinc, may modify susceptibility to disease and promote healthy aging. In vitro (human lymphocytes exposed to endotoxins) and in vivo (old or young mice fed with low zinc dietary intake) studies revealed that zinc is important for immune efficiency (innate and adaptive), antioxidant activity (supeoxide dismutase), and cell differentiation via clusterin/apolipoprotein J. Intracellular zinc homeostasis is regulated by metallothioneins (MT) via ion release through the reduction of thiol groups in the MT molecule. This process is crucial in aging because high MT levels are not able to release zinc, resulting in low intracellular free ion availability for biological functions. Improvement in these functions occurs in the elderly after physiological zinc supplementation. In this study, the selection of elderly subjects for zinc supplementation is discussed in relation to the genetic background of MT and pro-inflammatory cytokines, such as interleukin-6, because the latter is involved both in MT-gene expression and in intracellular zinc homeostasis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,326
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,151 · 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 tête enseignante, 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

Citations51
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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