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Enregistrement W2025197485 · doi:10.1189/jlb.0702361

Telomere shortening in leukocyte subpopulations from baboons

2003· article· en· W2025197485 sur OpenAlexafffund
Gabriela M. Baerlocher, Jennifer Sze Man Mak, Alexander Röth, Karen Rice, Peter M. Lansdorp

Notice bibliographique

RevueJournal of Leukocyte Biology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésTelomereBiologyTelomeraseImmunologyMolecular biologyCell biologyGeneticsDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address questions about telomere length regulation in nonhuman primates, we studied the telomere length in subpopulations of leukocytes from the peripheral blood of baboons aged 0.2-26.5 years. Telomere length in granulocytes, B cells, and subpopulations of T cells all decreased with age. Overall, telomere length kinetics were lineage- and cell subset-specific. T cells showed the most pronounced, overall decline in telomere length. Levels of telomerase in stimulated T cells from old animals were lower than in corresponding cells from young animals. Memory T cells with very short telomeres accumulated in old animals. In contrast, the average telomere length values in B cells remained relatively constant from middle age onward. Individual B cells showed highly variable telomere length, and B cells with very long telomeres were observed after the ages of 1-2 years. In general, cell type-specific telomere kinetics in baboons were remarkably similar to those observed in humans.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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