Microgravity Impacts the Expression of Aging-Associated Candidate Gene Targets in the p53 Regulatory Network
Notice bibliographique
Résumé
The extreme space environment accelerates aging and compromises human health. NASA has named five main hazards in space, including gravity changes. However, the contribution of each factor to the overall impact on biomolecular and cellular processes is not always clear. We aimed to explore the effects of microgravity on the transcriptomes of healthy volunteers, with a focus on gene expression in p53 pathways. Ten healthy men were exposed to dry immersion simulated microgravity (DI-SMG) for three weeks and blood samples were collected at five timepoints before, during and after the course of DI-SMG. T cells were purified from the peripheral blood samples and total RNA was isolated and sequenced followed by a bioinformatics analysis of the volunteers’ global transcriptomes. A differential expression of p53 network genes was observed. The expression of 30 genes involved in the p53 gene network was affected during a 3-week course of DI-SMG including classic p53 downstream target genes involved in cellular senescence: GADD45, p21, PUMA, IGF1 and other target genes. For the first time, the p53-associated cell signaling pathways and gene networks in human T cells were reported to be affected in vivo by DI-SMG. It is evident that the relatively mild effects of simulated weightlessness on the human body are sufficient to activate these pathways. Identified transcriptomic changes point toward a potential molecular overlap with aging and cellular senescence. These findings could contribute to a broader research landscape that may lead to the discovery of a new class of drugs—MG-senolytics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».