Redox Proteomics in Study of Kidney-Associated Hypertension: New Insights to Old Diseases
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: The kidney helps to maintain low blood pressure in the human body, and impaired kidney function is a common attribute of aging that is often associated with high blood pressure (hypertension). Kidney-related pathologies are important contributors (either directly or indirectly) to overall human mortality. In comparison with other organs, kidney has an unusually wide range of oxidative status, ranging from the well-perfused cortex to near-anoxic medulla. RECENT ADVANCES: Oxidative stress has been implicated in many kidney pathologies, especially chronic kidney disease, and there is considerable research interest in oxidative stress biomarkers for earlier prediction of disease onset. Proteomics approaches have been taken to study of human kidney tissue, serum/plasma, urine, and animal models of hypertension. CRITICAL ISSUES: Redox proteomics, in which oxidative post-translational modifications can be identified in protein targets of oxidative or nitrosative stress, has not been very extensively pursued in this set of pathologies. FUTURE DIRECTIONS: Proteomics studies of kidney and related tissues have relevance to chronic kidney disease, and redox proteomics, in particular, represents an under-exploited toolkit for identification of novel biomarkers in this commonly occurring pathology.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».