Understanding How Dogs Age: Longitudinal Analysis of Markers of Inflammation, Immune Function, and Oxidative Stress
Notice bibliographique
Résumé
As in human populations, advances in nutrition and veterinary care have led to an increase in the lifespan of companion animals. Detrimental physiological changes occurring later in life must be understood before interventions can be made to slow or reduce them. One important aspect of human aging is upregulation of the inflammatory response and increase in oxidative damage resulting in pathologies linked to chronic inflammation. To determine whether similar processes occur in the aging dog, changes in markers of inflammation and oxidative stress were investigated in 80 Labrador retrievers from adulthood to the end of life. Serum levels of immunoglobulin M (p < .001) and 8-hydroxy-2-deoxyguanosine (p < .001) increased with age, whereas no effect of age was detected for immunoglobulin G or C-reactive protein unless the last year of life was included in the analysis (p = .002). Baseline levels of heat shock protein 70 decreased with age (p < .001) while those after exposure to heat stress were maintained (p = .018). However, when excluding final year of life data, a decline in the heat shock protein 70 response after heat stress was observed (p = .004). These findings indicate that aging dogs undergo changes similar to human inflammaging and offer the possibility of nutritional or pharmacological intervention to delay or reduce these effects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».