The Impact of Vitamin C on Different System Models of Werner Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Significance: Werner syndrome (WS) is a rare autosomal recessive malady typified by a pro-oxidant/proinflammatory status, genetic instability, and by the early onset of numerous age-associated illnesses. The protein malfunctioning in WS individuals (WRN) is a helicase/exonuclease implicated in transcription, DNA replication/repair, and telomere maintenance. Recent Advances: In the last two decades, a series of important biological systems were created to comprehend at the molecular level the effect of a defective WRN protein. Such biological tools include mouse and worm (Caenorhabditis elegans) with a mutation in the Wrn helicase ortholog as well as human WS-induced pluripotent stem cells that can ultimately be differentiated into most cell lineages. Such WS models have identified anomalies related to the hallmarks of aging. Most importantly, vitamin C counteracts these age-related cellular phenotypes in these systems. Critical Issues: Vitamin C is the only antioxidant agent capable of reversing the cellular aging-related phenotypes in those biological systems. Since vitamin C is a cofactor for many hydroxylases and mono- or dioxygenase, it adds another level of complexity in deciphering the exact molecular pathways affected by this vitamin. Moreover, it is still unclear whether a short- or long-term vitamin C supplementation in human WS patients who already display aging-related phenotypes will have a beneficial impact. Future Directions: The discovery of new molecular markers specific to the modified biological pathways in WS that can be used for novel imaging techniques or as blood markers will be necessary to assess the favorable effect of vitamin C supplementation in WS. Antioxid. Redox Signal. 34, 856–874.
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 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 | 0,000 | 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 ».