Life in the cold: links between mammalian hibernation and longevity
Notice bibliographique
Résumé
The biological process of aging is the primary determinant of lifespan, but the factors that influence the rate of aging are not yet clearly understood and remain a challenging question. Mammals are characterized by >100-fold differences in maximal lifespan, influenced by relative variances in body mass and metabolic rate. Recent discoveries have identified long-lived mammalian species that deviate from the expected longevity quotient. A commonality among many long-lived species is the capacity to undergo metabolic rate depression, effectively re-programming normal metabolism in response to extreme environmental stress and enter states of torpor or hibernation. This stress tolerant phenotype often involves a reduction in overall metabolic rate to just 1-5% of the normal basal rate as well as activation of cytoprotective responses. At the cellular level, major energy savings are achieved via coordinated suppression of many ATP-expensive cell functions; e.g. global rates of protein synthesis are strongly reduced via inhibition of the insulin signaling axis. At the same time, various studies have shown activation of stress survival signaling during hibernation including up-regulation of protein chaperones, increased antioxidant defenses, and transcriptional activation of pro-survival signaling such as the FOXO and p53 pathways. Many similarities and parallels exist between hibernation phenotypes and different long-lived models, e.g. signal transduction pathways found to be commonly regulated during hibernation are also known to induce lifespan extension in animals such as Drosophila melanogaster and Caenorhabditis elegans. In this review, we highlight some of the molecular mechanisms that promote longevity in classic aging models C. elegans, Drosophila, and mice, while providing a comparative analysis to how they are regulated during mammalian hibernation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».