Developments in molecular epidemiology of aging
Notice bibliographique
Résumé
The field of molecular epidemiology of aging involves the application of molecular methods to measure aging processes and their genetic determinants in human cohorts. Over the last decade, the field has undergone rapid progress with a dramatic increase in the number of papers published. The aim of this review is to give an overview of the research field, with a specific focus on new developments, opportunities, and challenges. Aging occurs at multiple hierarchical levels. There is increasing consensus that aging-related changes at the molecular level cause declines in physiological integrity, functional capacity, and ultimately lifespan. Molecular epidemiology studies seek to quantify this process. Telomere length, composite scores integrating clinical biomarkers, and omics clocks are among the most well-studied metrics in molecular epidemiology studies. New developments in the field include bigger data and hypothesis-free analysis together with new modes of collaborations in interdisciplinary teams and open access norms around data sharing. Key challenges facing the field are the lack of a gold standard by which to evaluate molecular measures of aging, inconsistency in which metrics of aging are measured and analyzed across studies, and a need for more longitudinal data necessary to observe change over time.
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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 | 0,053 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».