Characterization of Kidney Injury Molecule-1 in Cats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kidney disease (KD) is common in older cats and presumed to arise from subclinical kidney injuries throughout life. Sensitive markers for detecting kidney injury are lacking. Kidney injury molecule 1 (KIM-1) is a useful biomarker of kidney injury in humans and rodents. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: Feline KIM-1 is conserved across species, expressed in kidney, and shed into urine of cats with acute kidney injury (AKI). The objectives were to characterize the feline KIM-1 gene and protein, assess available immunoassays for detecting KIM-1 in urine of cats, and identify KIM-1 expression in kidney sections. ANIMALS: Samples from 36 hospitalized and 7 clinically healthy cats were evaluated. Hospitalized cats were divided into 2 groups based on absence (n = 20) or presence (n = 16) of historical KD. METHODS: Feline KIM-1 genomic and complementary DNA sequences were amplified, sequenced and analyzed to determine the presence of isoforms, exon-intron organization and similarity with orthologous sequences. Presence in urine was evaluated by immunoassay and expression in kidney by immunohistochemistry. RESULTS: Three expressed feline KIM-1 transcript variants comprising 894, 810, and 705 bp were identified in renal tissue. KIM-1 immunoassays yielded positive results in urine of cats with conditions associated with AKI, but not chronic KD. Immunohistochemistry of kidney sections identified KIM-1 in proximal tubular cells of cats with positive urine immunoassay results. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Kidney injury molecule 1 was expressed in specific segments of the nephron and detected in urine of cats at risk of AKI. Urine KIM-1 immunoassay may be a useful indicator of tubular injury.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».