Probing the network structure of health deficits in human aging
Notice bibliographique
Résumé
We confront a network model of human aging and mortality in which nodes represent health attributes that interact within a scale-free network topology, with observational data that use both clinical and laboratory (preclinical) health deficits as network nodes. We find that individual health attributes exhibit a wide range of mutual information with mortality and that, with a reconstruction of their relative connectivity, higher-ranked nodes are more informative. Surprisingly, we find a broad and overlapping range of mutual information of laboratory measures as compared with clinical measures. We confirm similar behavior between most-connected and least-connected model nodes, controlled by the nearest-neighbor connectivity. Furthermore, in both model and observational data, we find that the least-connected (laboratory) nodes are damaged earlier than the most-connected (clinical) deficits. A mean-field theory of our network model captures and explains this phenomenon, which results from the connectivity of nodes and of their connected neighbors. We find that other network topologies, including random, small-world, and assortative scale-free networks, exhibit qualitatively different behavior. Our disassortative scale-free network model behaves consistently with our expanded phenomenology observed in human aging and so is a useful tool to explore mechanisms of and to develop predictive measures for human aging and mortality.
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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) | 0,000 | 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 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 ».