The spatiotemporal dynamics of a modular metabolic network that regulates longevity in yeast
Notice bibliographique
Résumé
The yeast Saccharomyces cerevisiae is a valuable model for unveiling the mechanisms of cellular aging in multicellular eukaryotes. Yeast aging can be slowed down by calorie restriction (CR), a low‐calorie dietary regimen that extends life span and delays age‐related disorders in a wide spectrum of organisms. To establish the mechanisms underlying the anti‐aging effect of CR, we assessed the effect of a CR diet and numerous mutations extending life span on the metabolic history and age‐dependent organelle dynamics of chronologically aging yeast. We found that yeast merge a number of cellular processes, which we call modules, into a metabolic longevity network. Our findings imply that 1) yeast establish a diet‐ and genotype‐specific configuration of the network by setting up the rates of the processes taking place within each of its modules; 2) the establishment of a network's configuration occurs before yeast enter a non‐proliferative state; and 3) different network's configurations established prior to entry into a non‐proliferative state define different rates of survival following such entry. Thus, by designing a specific configuration of the modular longevity network prior to reproductive maturation, yeast define their life span. Implementing our knowledge, we identified five groups of novel anti‐aging small molecules that greatly extend yeast longevity by remodelling two key modules of the network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».