Prelamin A and ZMPSTE24 in premature and physiological aging
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Notice bibliographique
Résumé
As human longevity increases, understanding the molecular mechanisms that drive aging becomes ever more critical to promote health and prevent age-related disorders.Premature aging disorders or progeroid syndromes can provide critical insights into aspects of physiological aging.A major cause of progeroid syndromes which result from mutations in the genes LMNA and ZMPSTE24 is disruption of the final posttranslational processing step in the production of the nuclear scaffold protein lamin A. LMNA encodes the lamin A precursor, prelamin A and ZMPSTE24 encodes the prelamin A processing enzyme, the zinc metalloprotease ZMPSTE24.Progeroid syndromes resulting from mutations in these genes include the clinically related disorders Hutchinson-Gilford progeria syndrome (HGPS), mandibuloacral dysplasia-type B, and restrictive dermopathy.These diseases have features that overlap with one another and with some aspects of physiological aging, including bone defects resembling osteoporosis and atherosclerosis (the latter primarily in HGPS).The progeroid syndromes have ignited keen interest in the relationship between defective prelamin A processing and its accumulation in normal physiological aging.In this review, we examine the hypothesis that diminished processing of prelamin A by ZMPSTE24 is a driver of physiological aging.We review features a new mouse (Lmna L648R/L648R ) that produces solely unprocessed prelamin A and provides an ideal model for examining the effects of its accumulation during aging.We also discuss existing data on the accumulation of prelamin A or its variants in human physiological aging, which call out for further validation and more rigorous experimental approaches to determine if prelamin A contributes to normal aging.
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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) | 0,000 | 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 découle