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Enregistrement W7117568345 · doi:10.64898/2025.12.29.696944

Multiple Molecular Pathways to Longevity: Opposing Gene Expression Programs Define Distinct Aging Strategies

2025· article· en· W7117568345 sur OpenAlexafffund
Zenith D. Rudich, Aura A. Tamez González, Jiaxi Guan, Grant F Booth, Sonja K. Soo, Ulrich Anglas, Meeta Mistry, Megan M. Senchuk, Jeremy M. Van Raamsdonk

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésGeneLongevityMutantGene expressionDownregulation and upregulationNeuroprotectionMutationGermlineRegulation of gene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While aging is the greatest risk factor for the development of neurodegenerative disease, the role of aging in these diseases is poorly understood. Our previous work has shown that targeting aging pathways can be neuroprotective in animal models of neurodegenerative disease. Based on these findings, we believe that by gaining insight into the aging process, that knowledge can be applied to identify novel therapeutic targets for neurodegenerative disease. To advance our understanding of aging, we used a genomics approach to identify genes regulated by multiple lifespan-extending pathways. We performed RNA sequencing on nine long-lived C. elegans mutants representing seven longevity pathways: insulin/IGF-1 signaling, dietary restriction, germline deficiency, impaired chemosensation, reduced translation, elevated mitochondrial ROS, and mild mitochondrial impairment. We found that most pairs of long-lived mutants exhibited a significant overlap in differentially expressed genes. Comparing gene expression across the entire panel of long-lived mutants revealed three distinct longevity groups that could be clearly distinguished by gene expression. Interestingly, two of these groups showed modulation of specific genetic pathways in opposite directions, suggesting that there are multiple alternative strategies to achieving long life. Filtering for genes similarly modulated in at least six mutants identified 196 upregulated and 62 downregulated aging genes. Upregulated genes were enriched in immunity, defense and metabolism, while many downregulated genes impacted translation and gene expression. To assess the ability of these genes to enhance longevity individually, we knocked down the commonly upregulated genes in long-lived mutants and evaluated the resulting effect on lifespan. Using this approach, we identified several genes that affect lifespan individually. Upregulation of at least some of these genes was sufficient to enhance stress resistance and extend lifespan in wild-type worms. Overall, the shared longevity genes identified in this work offer potential targets to promote healthy aging and decrease age-onset disease.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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