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Enregistrement W1970354154 · doi:10.1074/jbc.m112.353714

Heat Shock and Caloric Restriction Have a Synergistic Effect on the Heat Shock Response in a sir2.1-dependent Manner in Caenorhabditis elegans

2012· article· en· W1970354154 sur OpenAlexfundno aff
Rachel Raynes, Bruce D. Leckey, Kevin Nguyen, Sandy D. Westerheide

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCaenorhabditis elegansProteostasisHeat shockBiologyCell biologyHsp70Shock (circulatory)Heat shock proteinCaloric theoryGeneticsGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The heat shock response (HSR) is responsible for maintaining cellular and organismal health through the regulation of proteostasis. Recent data demonstrating that the mammalian HSR is regulated by SIRT1 suggest that this response may be under metabolic control. To test this hypothesis, we have determined the effect of caloric restriction in Caenorhabditis elegans on activation of the HSR and have found a synergistic effect on the induction of hsp70 gene expression. The homolog of mammalian SIRT1 in C. elegans is Sir2.1. Using a mutated C. elegans strain with a sir2.1 deletion, we show that heat shock and caloric restriction cooperate to promote increased survivability and fitness in a sir2.1-dependent manner. Finally, we show that caloric restriction increases the ability of heat shock to preserve movement in a polyglutamine toxicity neurodegenerative disease model and that this effect is dependent on sir2.1.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations68
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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