Serum Proteomic and Metabolomic Signatures of High Versus Low Physical Function in Octogenarians
Notice bibliographique
Résumé
Physical function declines with aging, yet there is considerable heterogeneity, with some individuals declining very slowly while others experience accelerated functional decline. To gain insight into mechanisms promoting high physical function with aging, we performed proteomics, targeted metabolomics, and targeted kynurenine-focused metabolomic analyses on serum specimens from three groups of octogenarians: High-functioning master athletes (HF, n = 16), healthy normal-functioning non-athletes (NF, n = 12), and lower functioning non-athletes (LF, n = 11). Higher performance status was associated with evidence consistent with: Lower levels of circulating proinflammatory markers, as well as unperturbed tryptophan metabolism, with the normal function of the kynurenic pathway; higher circulating levels of lysophosphatidylcholines that have been previously associated with better mitochondrial oxidative capacity; lower activity of the integrated stress response; lower levels of circulating SASP protein members; and lower levels of proteins that reflect neurodegeneration/denervation. Extending the observations of previous studies focused on the biomarkers of aging that predict poor function, our findings show that many of the same biomarkers associated with poor function exhibit attenuated changes in those who maintain a high function. Because of the cross-sectional nature of this study, results should be interpreted with caution, and bidirectional causality, where physical activity behavior is both a cause and outcome of differences in the biomarker changes, remains a possible interpretation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».