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Enregistrement W2028643027 · doi:10.1159/000213741

THE EFFECT OF CALORIC RESTRICTION ON LIPOFUSCIN ACCUMULATION IN MOUSE BRAIN WITH AGE

2009· article· en· W2028643027 sur OpenAlexaff
W.A.L. Moore, Valerie A. Davey, Richard Weindruch, R. L. Walford, Gwen O. Ivy

Notice bibliographique

RevueGerontology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipofuscinCaloric theoryDentate gyrusEndocrinologyInternal medicineSenescenceBiologyBrain agingAgeingRatónHippocampusMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caloric restriction (CR), has been shown to extend average and maximum lifespan in rodents and other animals as well as to delay a wide variety of manifestations of aging. The purpose of this study was to further elucidate the relationship between lipofuscin (LF) accumulation and the aging process by examining the effect of lifelong CR on LF accumulation in brain cells. Specifically, 1) we include age groups of CR (CR1 approximately equal to 90 kcal/wk and CR2 approximately equal to 58 kcal/wk) and ad libidum fed (AL; approximately 120 kcal/wk) mice including groups at maximum lifespan; 2) CR was the major dietary manipulation; 3) LF was identified using EM; 4) LF was quantified by areal measurement; and 5) the results were analyzed by inferential statistics. We have found that 1) LF increased with age and 2) that animals in the CR2 group had significantly less overall LF in the perikarya of the granule cells of the dentate gyrus when compared to CR1 or AL animals at equivalent ages. In addition, CR2 mice at maximum lifespan (45 mo.) had slightly less LF than did CR1 or AL mice at their maximum lifespans (36 mo.). Our results clearly demonstrate that CR (at 52%, but not 25% of AL diet) retards the overall accumulation of LF with time and, further, suggest that LF accumulation is not simply a linear function of age.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations35
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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