MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4297876531 · doi:10.1101/2022.09.21.508695

Under the shadow: Old-biased genes are subject to weak purifying selection at both the tissue and cell type-specific levels

2022· preprint· en· W4297876531 sur OpenAlexaff
Hamit İzgi, Firuza Rahimova, Umut Berkay Altıntaş, Zeliha Gözde Turan, Mehmet Somel

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTranscriptomeCell typeGeneNegative selectionCellGene expressionVertebrateGeneticsEvolutionary biologyGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The mutation accumulation theory predicts that aging is caused by accumulation of late-acting deleterious variants in the germ-line, due to weak purifying selection at old age. In accordance with this model, we and others have shown that sequence conservation among old-biased genes (with higher expression in old versus young adults) is weaker than among young-biased genes across a number of mammalian and insect species. However, questions remained regarding the source and generality of this observation. It was especially unclear whether the observed patterns were driven by tissue and cell type composition shifts or by cell-autonomous expression changes during aging. How wide this trend would extend to non-mammalian metazoan aging was also uncertain. Here we analyzed bulk tissue as well as cell type-specific RNA sequencing data from diverse animal taxa across six different datasets from five species. We show that the previously reported age-related decrease in transcriptome conservation (ADICT) is commonly found in aging tissues of non-mammalian species, including non-mammalian vertebrates (chicken brain, killifish liver and skin) and invertebrates (fruit fly brain). Analyzing cell type-specific transcriptomes of adult mice, we further detect the same ADICT trend at the single cell type level. Old-biased genes are less conserved across the majority of cell types analyzed in the lung, brain, liver, muscle, kidney, and skin, and these include both tissue-specific cell types, and also ubiquitous immune cell types. Overall, our results support the notion that aging in metazoan tissues may be at least partly shaped by the mutation accumulation process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms→Travaux en français237 207→