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Enregistrement W3204559242 · doi:10.1101/2021.09.21.21263912

Effect of Long-Term Caloric Restriction on DNA Methylation Measures of Biological Aging in Healthy Adults: CALERIE™ Trial Analysis

2021· preprint· en· W3204559242 sur OpenAlexaff
Reem Waziry, DL Corcoran, K. M. Huffman, MS Kobor, Meeraj Kothari, V.B. Kraus, WE Kraus, DTS Lin, Carl F. Pieper, M. E. Ramaker, Manju Bhapkar, SK Das, Luigi Ferrucci, W. J. Hastings, Maryam Kebbe, Daniel Parker, SB Racette, Idan Shalev, Birgit Schilling, Daniel W. Belsky

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Otago
Mots-clésEpigeneticsCalorie restrictionCaloric theoryHealthy agingDNA methylationBiological ageCellular AgingRandomized controlled trialMedicineBiologyGerontologyInternal medicineGeneticsDNATelomere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Calorie restriction (CR) slows aging and increases healthy lifespan in model organisms. We tested if CR slowed biological aging in humans using DNA methylation analysis of blood samples from N=197 participants in the Comprehensive Assessment of Long-term Effects of Reducing Intake of Energy (CALERIE™) randomized controlled trial. We quantified CR effects on biological aging by comparing change scores for six epigenetic-clock and Pace-of-Aging measures between n=128 CR-group and n=69 ad-libitum-control-group participants at 12- and 24-month follow-ups. CR effects were strongest for DunedinPACE Pace of Aging (12-month Cohen’s d=0.3; 24-month Cohen’s d=0.2, p<0.01 for both), followed by DunedinPoAm and the GrimAge epigenetic clock, although effects for these measures were not statistically different from zero (p>0.08). CR effects for other epigenetic clocks were in the opposite direction (all p>0.15). CALERIE intervention slowed Pace of Aging but showed minimal effect on epigenetic clocks hypothesized to reflect longer term accumulation of aging burden.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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