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Enregistrement W2760361302 · doi:10.1016/j.jalz.2017.08.014

Alzheimer's disease in humans and other animals: A consequence of postreproductive life span and longevity rather than aging

2017· review· en· W2760361302 sur OpenAlexaff
Danièlle Gunn‐Moore, Oksana Kaidanovich‐Beilin, María Carolina Gallego Iradi, Frank J. Gunn‐Moore, Simon Lovestone

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)Lunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesParkinson's UKNational Institute on Handicapped ResearchWellcome TrustAlzheimer's Research TrustAlzheimer's SocietyMedical Research CouncilWellcome
Mots-clésLongevityDiseaseLife spanBiologyDiabetes mellitusAlzheimer's diseaseGerontologyEvolutionary biologyMedicineGeneticsPathologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Alzheimer's disease and diabetes mellitus are linked by epidemiology, genetics, and molecular pathogenesis. They may also be linked by the remarkable observation that insulin signaling sets the limits on longevity. In worms, flies, and mice, disrupting insulin signaling increases life span leading to speculation that caloric restriction might extend life span in man. It is our contention that man is already a long-lived organism, specifically with a remarkably high postfertility life span, and that it is this that results in the prevalence of Alzheimer's disease and diabetes. METHODS: We review evidence for this hypothesis that carries specific predictions including that other animals with exceptionally long postreproductive life span will have increased risk of both diabetes and Alzheimer's disease. RESULTS AND CONCLUSIONS: We present novel evidence that Dolphin, like man, an animal with exceptional longevity, might be one of the very few natural models of Alzheimer's disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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