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Enregistrement W1996318557 · doi:10.1254/jphs.08042fp

Effect of Hemodialysis on Hepatic Cytochrome P450 Functional Expression

2008· article· en· W1996318557 sur OpenAlexaff
Josée Michaud, Thomas D. Nolin, Judith Naud, Mélina Dani, Jean‐Philippe Lafrance, Jonathan Himmelfarb, Vincent Pichette

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacological Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUremiaHemodialysisInternal medicineEndocrinologyCYP1A2Cytochrome P450MedicineChemistryPharmacologyMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytochrome P450 (CYP) functional expression is reduced in uremia and normalized after restoration of kidney function via transplantation. The aim of this study was to evaluate the effect of conventional hemodialysis on the functional expression of CYP1A, 2C, and 3A. We also investigated the role of nuclear factor-kappaB (NF-kappaB) in CYP regulation during uremia. Primary cultures of normal rat hepatocytes were incubated with serum obtained from end-stage renal disease patients pre- and post-hemodialysis and healthy control subjects, in the presence and absence of the NF-kappaB inhibitor andrographolide. Uremic pre-hemodialysis serum caused significant reductions (P<0.01) in CYP1A (44%), 2C (27%), and 3A (35%) protein expression compared to control serum, while dialyzed serum (i.e., obtained immediately post-hemodialysis) had no effect. CYP1A2, 2C11, and 3A2 mRNA expression, as well as CYP3A activity, were similarly impacted by uremic serum and were improved to >80% of control values after hemodialysis. NF-kappaB inhibition nearly eliminated the effect of uremic serum on CYP functional expression. This is the first study to demonstrate that conventional hemodialysis acutely improves altered CYP functional expression observed in rat hepatocytes incubated with uremic human serum.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,292 · 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.

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

Citations72
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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