Interspecific interactions and aging: Prediction of gerogenic bacteria and critical human protein targets of microbial infections
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria permeate every niche of the human body with major consequences on our health and senescence that have not been fully described. Here, we predict which bacteria and which bacterial proteins could interfere with proteins associated with human aging using bipartite networks showing interspecific protein interactions coupled with investigations of published experimental evidence and transcriptomic data. We introduce the term of "gerogenic" bacteria, literally bacteria that could induce some aging in their host and discuss the mechanisms by which such bacteria could serve as age-distorters of humans. Salmonella, Escherichia and Shigella appear as major candidate age-distorters, characterized by a higher experimentally demonstrated potential than other bacteria to interact with human proteins associated with human aging and human cellular senescence. Our analysis also highlights an evolutionary convergence among bacterial and viral candidate age-distorting proteins, since 14 human proteins associated with aging can be commonly targeted by bacteria and viruses in case of microbial infection. Since infections are common and Salmonella, Escherichia and Shigella are frequently found as pathogens in our microbiomes, characterizing bacterial influence on our aging and our cellular senescence through molecular hijacking could enhance the understanding of the causes of aging and suggest new anti-aging therapies.
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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 ».