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Enregistrement W1924557697 · doi:10.1242/jeb.114223

Evolution of urea transporters in vertebrates: adaptation to urea's multiple roles and metabolic sources

2015· review· en· W1924557697 sur OpenAlexafffund
Christophe M. R. LeMoine, Patrick J. Walsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésUreaAdaptation (eye)TransporterMetabolic adaptationChemistryBiochemistryBiologyMetabolismNeuroscienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the two decades since the first cloning of the mammalian kidney urea transporter (UT-A), UT genes have been identified in a plethora of organisms, ranging from single-celled bacteria to metazoans. In this review, focusing mainly on vertebrates, we first reiterate the multiple catabolic and anabolic pathways that produce urea, then we reconstruct the phylogenetic history of UTs, and finally we examine the tissue distribution of UTs in selected vertebrate species. Our analysis reveals that from an ancestral UT, three homologues evolved in piscine lineages (UT-A, UT-C and UT-D), followed by a subsequent reduction to a single UT-A in lobe-finned fish and amphibians. A later internal tandem duplication of UT-A occurred in the amniote lineage (UT-A1), followed by a second tandem duplication in mammals to give rise to UT-B. While the expected UT expression is evident in excretory and osmoregulatory tissues in ureotelic taxa, UTs are also expressed ubiquitously in non-ureotelic taxa, and in tissues without a complete ornithine-urea cycle (OUC). We posit that non-OUC production of urea from arginine by arginase, an important pathway to generate ornithine for synthesis of molecules such as polyamines for highly proliferative tissues (e.g. testis, embryos), and neurotransmitters such as glutamate for neural tissues, is an important evolutionary driving force for the expression of UTs in these taxa and tissues.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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