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Enregistrement W1967809393 · doi:10.4161/auto.5269

Promoting basal levels of autophagy in the nervous system enhances longevity and oxidant resistance in adult Drosophila

2008· article· en· W1967809393 sur OpenAlexaff
Anne Simonsen, Robert C. Cumming, Andreas Brech, Pauline Isakson, David R. Schubert, Kim D. Finley

Notice bibliographique

RevueAutophagy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutophagyBiologyNeurodegenerationCell biologyOxidative stressSenescenceLongevityAgeingGene expressionUbiquitinGeneGeneticsBiochemistryInternal medicineApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autophagy is involved with the turnover of intracellular components and the management of stress responses. Genetic studies in mice have shown that suppression of neuronal autophagy can lead to the accumulation of protein aggregates and neurodegeneration. However, no study has shown that increasing autophagic gene expression can be beneficial to an aging nervous system. Here we demonstrate that expression of several autophagy genes is reduced in Drosophila neural tissues as a normal part of aging. The age-dependent suppression of autophagy occurs concomitantly with the accumulation of insoluble ubiquitinated proteins (IUP), a marker of neuronal aging and degeneration. Mutations in the Atg8a gene (autophagy-related 8a) result in reduced lifespan, IUP accumulation and increased sensitivity to oxidative stress. In contrast, enhanced Atg8a expression in older fly brains extends the average adult lifespan by 56% and promotes resistance to oxidative stress and the accumulation of ubiquitinated and oxidized proteins. These data indicate that genetic or age-dependent suppression of autophagy is closely associated with the buildup of cellular damage in neurons and a reduced lifespan, while maintaining the expression of a rate-limiting autophagy gene prevents the age-dependent accumulation of damage in neurons and promotes longevity.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations709
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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