Development of a Model of Chronic Kidney Disease in the C57BL/6 Mouse with Properties of Progressive Human CKD
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is a major healthcare problem with increasing prevalence in the population. CKD leads to end stage renal disease and increases the risk of cardiovascular disease. As such, it is important to study the mechanisms underlying CKD progression. To this end, an animal model was developed to allow the testing of new treatment strategies or molecular targets for CKD prevention. Many underlying risk factors result in CKD but the disease itself has common features, including renal interstitial fibrosis, tubular epithelial cell loss through apoptosis, glomerular damage, and renal inflammation. Further, CKD shows differences in prevalence between the genders with premenopausal women being relatively resistant to CKD. We sought to develop and characterize an animal model with these common features of human CKD in the C57BL/6 mouse. Mice of this genetic background have been used to produce transgenic strains that are commercially available. Thus, a CKD model in this strain would allow the testing of the effects of numerous genes on the severity or progression of CKD with minimal cost. This paper describes such a mouse model of CKD utilizing angiotensin II and deoxycorticosterone acetate as inducers.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».