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Enregistrement W4390749501 · doi:10.3389/frym.2023.1257749

A Molecular Superhero That Helps Fight Aging

2024· article· en· W4390749501 sur OpenAlexafffund
Flavie E. Detcheverry, Sneha Senthil, Sridar Narayanan, AmanPreet Badhwar

Notice bibliographique

RevueFrontiers for Young Minds · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectron Spin Resonance Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCourtois FoundationCanadian Institutes of Health ResearchRéseau en Bio-Imagerie du Quebec
Mots-clésGlutathioneOxidative stressOxidative damageReactive oxygen speciesPhysiologyChemistryCell biologyPsychologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As adults get older, their body functions decline. This can cause a build up of harmful substances, called reactive oxygen species, which can damage the cells: the process is called oxidative stress. Luckily, the body uses superhero chemicals called antioxidants to fight against oxidative stress, with the most common being a chemical called glutathione. We were curious to know whether glutathione levels change with age, and how. In previous studies, some researchers measured glutathione levels in the brains of healthy individuals and in the preserved brains of people that had passed away. Other researchers measured glutathione levels in the blood. We analyzed all the results to see how they fit together. Compared to young adults, glutathione levels in older people were either higher, lower, or unchanged depending on the brain region scientists looked at. In blood, glutathione levels were usually lower with increasing age. This means that oxidative stress contributes to aging by damaging the cells in different parts of the brain and in the body, and that the superhero chemical provides protection by fighting oxidative stress.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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