Aquaporins Mediate Silicon Transport in Humans
Notice bibliographique
Résumé
In animals, silicon is an abundant and differentially distributed trace element that is believed to play important biological functions. One would thus expect silicon concentrations in body fluids to be regulated by silicon transporters at the surface of many cell types. Curiously, however, and even though they exist in plants and algae, no such transporters have been identified to date in vertebrates. Here, we show for the first time that the human aquaglyceroporins, i.e., AQP3, AQP7, AQP9 and AQP10 can act as silicon transporters in both Xenopus laevis oocytes and HEK-293 cells. In particular, heterologously expressed AQP7, AQP9 and AQP10 are all able to induce robust, saturable, phloretin-sensitive silicon transport activity in the range that was observed for low silicon rice 1 (lsi1), a silicon transporter in plant. Furthermore, we show that the aquaglyceroporins appear as relevant silicon permeation pathways in both mice and humans based on 1) the kinetics of substrate transport, 2) their presence in tissues where silicon is presumed to play key roles and 3) their transcriptional responses to changes in dietary silicon. Taken together, our data provide new evidence that silicon is a potentially important biological element in animals and that its body distribution is regulated. They should open up original areas of investigations aimed at deciphering the true physiological role of silicon in vertebrates.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».