What makes the study of aging parti

What makes the study of aging particularly challenging is the wide spectrum of phenotypical changes that can be observed during its progression. While initial attention was paid to damage accumulation, dysfunction, and failure, it is now realized that aging, and associated diseases including dementias, are influenced by a multitude of interacting factors. Proximal mechanisms beyond passive accumulation of damage include regulatory mechanisms, stress responses, changes in networks, as well as genetic and stochastic effects. The application of computational systems biology in aging, which is in line with other attempts to overcome the study of isolated or compartmentalized mechanisms, has made initial progress allowing us to simulate partial aspects of the aging dynamics and to make new hypotheses about how these aging mechanism shape disease progression. Here we provide examples for analysis of networks, regulatory mechanisms, and spatiotemporal effects in the study of proximal mechanisms of aging and Parkinson’s Disease. In addition, we introduce complexity theories that may contribute to explain the ultimate causes of aging with an evolutionary view.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สิ่งที่ทำให้อายุการศึกษาที่ท้าทายโดยเฉพาะอย่างยิ่งมีหลากหลายเปลี่ยนแปลง phenotypical ที่สามารถสังเกตในระหว่างความก้าวหน้า ในขณะที่ความสนใจเริ่มต้นที่จ่ายเสียสะสม ล้มเหลว และความล้มเหลว มันคือตอนนี้รับรู้ว่า กำหนดอายุ เชื่อมโยงโรครวมถึง dementias ได้รับอิทธิพลจากหลากหลายปัจจัยที่โต้ตอบ กลไก proximal เกินสะสมแฝงความเสียหายรวมกลไกการกำกับดูแล ตอบสนองความเครียด การเปลี่ยนแปลงในเครือข่าย รวมทั้งลักษณะทางพันธุกรรม และแบบเฟ้นสุ่ม การประยุกต์ใช้ระบบคอมพิวเตอร์ชีววิทยาในอายุ ซึ่งเป็นกับอื่น ๆ พยายามที่เอาชนะการศึกษากลไกการแยก หรือ compartmentalized ได้ทำให้ความคืบหน้าเริ่มต้นที่ทำให้เราสามารถจำลองลักษณะบางส่วนของการเปลี่ยนแปลงของอายุ และสร้างสมมุติฐานใหม่เกี่ยวกับวิธีเหล่านี้อายุกลไกรูปร่างโรคก้าวหน้าไป ที่นี่เรามีตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์เครือข่าย กลไกการกำกับดูแล และผล spatiotemporal ในการศึกษากลไก proximal อายุและโรคพาร์กินสัน นอกจากนี้ เราแนะนำทฤษฎีความซับซ้อนที่อาจนำไปสู่อธิบายสาเหตุที่ดีที่สุดของอายุกับการวิวัฒนาการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สิ่งที่ทำให้การศึกษาของริ้วรอยที่ท้าทายโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นคลื่นกว้างของการเปลี่ยนแปลง phenotypical ที่สามารถสังเกตในระหว่างความก้าวหน้าของ ในขณะที่ความสนใจในเบื้องต้นได้จ่ายให้แก่การสะสมความเสียหายความผิดปกติและความล้มเหลวที่จะตระหนักถึงตอนนี้ที่อายุและโรคที่เกี่ยวข้องรวมทั้ง dementias, ได้รับอิทธิพลจากปัจจัยที่หลากหลายของการโต้ตอบ กลไก proximal เกินสะสม passive ของความเสียหายรวมถึงกลไกการกำกับดูแลการตอบสนองความเครียดการเปลี่ยนแปลงในเครือข่ายเป็นทางพันธุกรรมและผลการสุ่ม การประยุกต์ใช้ระบบชีววิทยาการคำนวณในการเกิดริ้วรอยซึ่งเป็นในทิศทางเดียวกับความพยายามอื่น ๆ ที่จะเอาชนะการศึกษากลไกการแยกหรือ compartmentalized ได้ทำให้ความคืบหน้าเริ่มต้นทำให้เราสามารถจำลองลักษณะบางส่วนของการเปลี่ยนแปลงของการเกิดริ้วรอยและทำให้สมมติฐานใหม่เกี่ยวกับวิธีการเหล่านี้กลไกของริ้วรอย รูปร่างการดำเนินของโรค ที่นี่เราให้ตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์เครือข่ายกลไกการกำกับดูแลและผลกระทบ Spatiotemporal ในการศึกษากลไกที่ใกล้ชิดของริ้วรอยและโรคพาร์กินสัน นอกจากนี้เราแนะนำทฤษฎีความซับซ้อนที่อาจนำไปสู่​​การอธิบายสาเหตุของริ้วรอยที่ดีที่สุดที่มีมุมมองวิวัฒนาการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อะไรที่ทำให้การศึกษาของอายุที่ท้าทายโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นสเปกตรัมกว้างของการเปลี่ยนแปลง phenotypical ที่สามารถสังเกตได้ในช่วงที่ก้าวหน้า ในขณะที่เริ่มต้นความสนใจจ่ายความเสียหายสะสมความผิดปกติ และความล้มเหลว แต่มันคือตอนนี้ตระหนักว่าอายุและโรครวมทั้ง dementias เกี่ยวข้อง ได้รับอิทธิพลจากความหลากหลายของการโต้ตอบระหว่างกลไกการทำงานนอกเหนือจากการสะสมเรื่อยๆของความเสียหายรวมถึงกฎระเบียบกลไกการตอบสนองความเครียด , การเปลี่ยนแปลงในเครือข่าย รวมทั้งผลทางพันธุกรรมและสโตแคสติก การประยุกต์ใช้ระบบชีววิทยาเชิงคำนวณอายุ ซึ่งสอดคล้องกับความพยายามอื่น ๆที่จะเอาชนะการแยกหรือ compartmentalized กลไกได้ทำให้ความคืบหน้าครั้งแรกช่วยให้เราสามารถจำลองลักษณะบางส่วนของผู้สูงอายุพลวัตและทำให้สมมติฐานใหม่เกี่ยวกับวิธีการเหล่านี้อายุกลไกรูปร่างโรคลุกลาม ที่นี่เราให้ตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์เครือข่ายกลไกการควบคุม และ spatiotemporal ผลในการศึกษากลไกการทำงานของอายุ และพาร์กินสัน นอกจากนี้เราแนะนำความซับซ้อนทฤษฎีที่อาจช่วยอธิบายสาเหตุที่ดีที่สุดของอายุที่มีมุมมองที่วิวัฒนาการ