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Enregistrement W4387965235 · doi:10.1080/19491034.2023.2270345

Prelamin A and ZMPSTE24 in premature and physiological aging

2023· review· en· W4387965235 sur OpenAlexfundno aff
Howard J. Worman, Susan Michaelis

Notice bibliographique

RevueNucleus · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of AgingNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésProgeriaLMNALaminPremature agingBiologyWerner syndromeGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,305
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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