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Enregistrement W2899918330 · doi:10.1093/geroni/igy023.230

ADVANCING GEROSCIENCE: NEW METHODS FOR GENOMIC EPIDEMIOLOGY OF AGING

2018· article· en· W2899918330 sur OpenAlexaff
Morgan E. Levine, Alan A. Cohen

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentenarianSuccessful agingEpidemiologyLongevityGerontologyMultidisciplinary approachPsychologyBiologyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While chronological age is arguably the strongest risk factor for most major causes of death, and disease, same-aged individuals remain heterogeneous in their susceptibilities to these various outcomes. Quantifying the aging process, and in doing so, defining measurable estimates of ‘biological aging’ (in contrast to chronological aging) has become a major initiative in Geroscience research. In this symposium, leaders in the fields of epidemiology and biology of aging will discuss cutting-edge methods for quantifying the human aging process. These will include discussion of measures based on proteomic, genomic, and epigenomic data that are generated by applying multidisciplinary methods from systems biology, network analysis, and mathematical demography, and epidemiology. Dr. Ferrucci will describe a newly developed proteomic biomarker of aging; Dr. Sabastiani will describe protein signatures of aging and longevity in a centenarian cohort; Dr. Cohen, will discuss quantification of dysregulation in gene expression networks; and Dr. Levine will describe a novel and more informative epigenetic clock of aging and healthspan. Speakers will address the validity of these measures for predicting various aging outcomes, how they can be applied to capture epidemiological and demographic health trends, and describe potential underlying mechanism related to basic biology of aging. Finally, Dr. Belsky will discuss how genomic measures of aging can facilitate assessment of intervention efficacy, by providing a more immediate endpoint that can be measured at any stage in the lifescourse. He will also discuss the effect of precipitating social, behavioral, and demographic factors-providing further insight into epidemiologically observed health disparities.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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