Beneficial and Detrimental Effects of Reactive Oxygen Species on Lifespan: A Comprehensive Review of Comparative and Experimental Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Aging is the greatest risk factor for a multitude of diseases including cardiovascular disease, neurodegeneration and cancer. Despite decades of research dedicated to understanding aging, the mechanisms underlying the aging process remain incompletely understood. The widely-accepted free radical theory of aging (FRTA) proposes that the accumulation of oxidative damage caused by reactive oxygen species (ROS) is one of the primary causes of aging. To define the relationship between ROS and aging, there have been two main approaches: comparative studies that measure outcomes related to ROS across species with different lifespans, and experimental studies that modulate ROS levels within a single species using either a genetic or pharmacologic approach. Comparative studies have shown that levels of ROS and oxidative damage are inversely correlated with lifespan. While these studies in general support the FRTA, this type of experiment can only demonstrate correlation, not causation. Experimental studies involving the manipulation of ROS levels in model organisms have generally shown that interventions that increase ROS tend to decrease lifespan, while interventions that decrease ROS tend to increase lifespan. However, there are also multiple examples in which the opposite is observed: increasing ROS levels results in extended longevity, and decreasing ROS levels results in shortened lifespan. While these studies contradict the predictions of the FRTA, these experiments have been performed in a very limited number of species, all of which have a relatively short lifespan. Overall, the data suggest that the relationship between ROS and lifespan is complex, and that ROS can have both beneficial or detrimental effects on longevity depending on the species and conditions. Accordingly, the relationship between ROS and aging is difficult to generalize across the tree of life.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle