Kidney dysfunction induced by protein overload nephropathy reduces serum sulfatide levels in mice
Notice bibliographique
Résumé
We recently proposed serum sulfatides as a novel biomarker for cardiovascular disease in patients with end-stage renal failure (ESRF), based on the possible antithrombotic properties of this molecule. In this earlier study, the level of serum sulfatides was gradually decreased in parallel with kidney dysfunction; however the precise mechanism underlying this decrease was unknown. The aim of the present study was to investigate the mechanism underlying the decrease in serum sulfatide levels caused by kidney dysfunction in an experimental animal model. To produce a kidney dysfunction animal model, we prepared a mouse model of protein overload nephropathy. Using high-throughput analysis combined with matrix-assisted laser desorption ionisation time-of-flight mass spectrometry, we measured the levels of sulfatides in the sera, livers, small intestines and kidneys of protein overload nephropathy mice. As the disease progressed, the levels of sulfatides in sera decreased. Also, the levels in livers and small intestines decreased in a similar manner to those in sera, to approximately 60% of the original levels. On the contrary, those in kidneys increased by approximately 1.4-fold. Our results indicate that kidney dysfunction affects the levels of sulfatides in lipoprotein-producing organs, such as livers and small intestines, and lowers the levels of sulfatides in sera.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».