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Enregistrement W2101918864 · doi:10.1111/j.1420-9101.2009.01709.x

The evolution of senescence through decelerating selection for system reliability

2009· article· en· W2101918864 sur OpenAlexafffund
Robert A. Laird, Thomas N. Sherratt

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesOntario Innovation Trust
Mots-clésBiologySenescenceEvolutionary biologyLongevityGenePopulationEcologyGeneticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Senescence is a universal phenomenon in organisms, characterized by increasing mortality and decreasing fecundity with advancing chronological age. Most proximate agents of senescence, such as reactive oxygen species and UV radiation, are thought to operate by causing a gradual build-up of bodily damage. Yet most current evolutionary theories of senescence emphasize the deleterious effects of functioning genes in late life, leaving a gap between proximate and ultimate explanations. Here, we present an evolutionary model of senescence based on reliability theory, in which beneficial genes or gene products gradually get damaged and thereby fail, rather than actively cause harm. Specifically, the model allows organisms to evolve multiple redundant copies of a gene product (or gene) that performs a vital function, assuming that organisms can avoid condition-dependent death so long as at least one copy remains undamaged. We show that organisms with low levels of extrinsic mortality, and high levels of genetic damage, tend to evolve high levels of redundancy, and that mutation-selection balance results in a stable population distribution of the number of redundant elements. In contrast to previous evolutionary models of senescence, the mortality curves that emerge from such populations match empirical senescence patterns in three key respects: they exhibit: (1) an initially low, but rapidly increasing mortality rate at young ages, (2) a plateau in mortality at advanced ages and (3) 'mortality compensation', whereby the height of the mortality plateau is independent of the environmental conditions under which different populations evolved.

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)0,000
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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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