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Enregistrement W2058030472 · doi:10.1089/rej.2012.1331

Accelerated Aging versus Rejuvenation of the Immune System in Heterochronic Parabiosis

2012· article· en· W2058030472 sur OpenAlexaff
Iryna Pishel, Dmytro Shytikov, Т. Г. Орлова, А.В. Перегудов, Igor Artyuhov, Gennadij Butenko

Notice bibliographique

RevueRejuvenation Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParabiosisHeterochronyRejuvenationBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of immune disorders in aging is explained by many factors, including thymus dysfunction, decrease in the proportion and function of naïve T cells, and so forth. There are several approaches to preventing these changes, such as thymus rejuvenation, stem cells recovery, modulation of hormone production, and others. Our investigations of heterochronic parabiosis have shown that benefits of a young immune system, e.g., actively working thymus and regular migration of young hematopoietic stem cells between parabiotic partners, appeared unable to restore the immune system of the old partner. At the same time, we have established a progressive immune impairment in the young heterochronic partners. The mechanism of age changes in the immune system in this model, which may lead to reduced life expectancy, has not been fully understood. The first age-related manifestation in the young partners observed 3 weeks after the surgery was a dramatic increase of CD8(+)44(+) cells population in the spleen. A detailed analysis of further changes revealed a progressive decline of most immunological functions observable for up to 3 months after the surgery. This article reviews possible mechanisms of induction of age-related changes in the immune system of young heterochronic partners. The data obtained suggest the existence of certain factors in the old organisms that trigger aging, thus preventing the rejuvenation process.

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)0,002
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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