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Enregistrement W114458179 · doi:10.1096/fasebj.20.5.lb117-a

Renal repair and regeneration: Study of a candidate gene HCaRG

2006· article· en· W114458179 sur OpenAlexafffund
Carlos Hader, Sandra Tremblay, Nathalie Bourcier, Christian Croisetière, Nicolas Solban, Sergei N. Orlov, Pavel Hamet, Johanne Tremblay

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensMcGill UniversityHôtel-Dieu de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésCell biologyBiologyNephronRegeneration (biology)Microarray analysis techniquesMotilityGeneKidneyGene expressionHEK 293 cellsImmunocytochemistryMolecular biologyGeneticsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction An important process in renal regeneration after injury is the conversion of tubular cells to a migratory phenotype; surviving cells migrate to denuded areas, proliferate and differentiate in order to restore nephron structure and function. Beside its effect on renal cell proliferation and differentiation, our previous studies support a role for HCaRG (hypertension‐related calcium‐regulated gene) in the motile behavior increment of kidney cells. Results To better understand the evolvement of HCaRG in this phenomenon, we used the Yeast 2–hybrid technique to screen human kidney proteins that interact with HCaRG. Screening using HCaRG as bait revealed its interaction with β‐actin, Na + /K + ATPase and NKCC. This direct protein interaction was confirmed by several techniques, and their co‐localization at the leading edge of migrating cells was found by immunocytochemistry. This stimulatory effect of HCaRG on migration could be due to actin reorganisation coupled to ions transport activation. We produced two stable kidney cell lines (HEK293 and MDCK‐C7) overexpressing HCaRG to help us identify its function. We used oligonucleotide microarray analysis to determine changes in gene expression between HCaRG over expressing cells and their controls. Microarray results for selected genes were confirmed by quantitative RT‐PCR. HCaRG affects the expression of several genes implicated in cell motility. Conclusion A better comprehension of the mechanisms and molecular pathways involved in the functions of HCaRG will enable us to conceive better means of stimulating the regeneration of renal function after a lesion. Supported by CIHR.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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