Modeling of the Senescence-Associated Phenotype in Human Skin Fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Modern understanding of aging is based on the accumulation of cellular damage during one’s life span due to the gradual deterioration of regenerative mechanisms in response to the continuous effect of stress, lifestyle, and environmental factors, followed by increased morbidity and mortality. Simultaneously, the number of senescent cells accumulate exponentially as organisms age. Cell culture models are valuable tools to investigate the mechanisms of aging by inducing cellular senescence in stress-induced premature senescence (SIPS) models. Here, we explain the three-step and one-step H2O2-induced senescence models of SIPS designed and reproduced on different human dermal fibroblast cell lines (CCD-1064Sk, CCD-1135Sk, and BJ-5ta). In both SIPS models, it was evident that the fibroblasts developed similar aging characteristics as cells with replicative senescence. Among the most noticeable senescent biomarkers were increased β-Gal expression, high levels of the p21 protein, altered levels of cell-cycle regulators (i.e., CDK2 and c-Jun), compromised extracellular matrix (ECM) composition, reduced cellular viability, and delayed wound healing properties. Based on the significant increase in senescence biomarkers in fibroblast cultures, reduced functional activity, and metabolic dysfunction, the one-step senescence model was chosen as a feasible and reliable method for future testing of anti-aging compounds.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».