Tissue-specific time courses of spontaneous mutation frequency and deviations in mutation pattern are observed in middle to late adulthood in Big Blue mice
Notice bibliographique
Résumé
To better define the time course of spontaneous mutation frequency in middle to late adulthood of the mouse, measurements were made at 10, 14, 17, 23, 25, and 30 months of age in samples of adipose tissue, liver, cerebellum (90% neurons), and the male germline (95% germ cells). A total of 46 million plaque-forming units (pfus) were screened at the six time points and 1,450 circular blue plaques were harvested and sequenced. These data improve resolution and confirm the previously observed occurrence of at least two tissue-specific profiles of spontaneous mutation frequency (elevation with age in adipose tissue and liver, and constancy with age in neurons and male germ cells), a low mutation frequency in the male germline, and a mutation pattern unchanged with age within a tissue. These findings appear to extend to very old age (30 months). Additional findings include interanimal variation in spontaneous mutation frequency is larger in adipose tissues and liver compared with neurons and male germ cells, and subtle but significant differences in the mutation pattern among tissues, consistent with a minor effect of tissue-specific metabolism. The presumptive unaltered balance of DNA damage and repair with age in the male germline has evolutionary consequences. It is of particular interest given the controversy over whether or not increasing germline mutation frequency with paternal age underlies the reports associating older males with a higher incidence of some types of genetic disease. These most detailed measurements available to date regarding the time course of spontaneous mutation frequency and pattern in individual tissues help to constrain hypotheses regarding the role of mutational mechanisms in DNA repair and aging.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».