Effects of renal diseases on the regulation and expression of renal and hepatic drug-metabolizing enzymes: a review
Notice bibliographique
Résumé
1. The activity of drug-metabolizing enzymes (DMEs) in extrahepatic organs is highest in the kidneys. Generally, the kidneys contain most, if not all, of the DMEs found in the liver. Surprisingly, some of these DMEs show higher activity in the kidneys than in the liver. 2. Most of the renal DMEs are localized in the cortex of the kidneys, especially in the proximal tubules. DMEs are also found in the distal tubules and collecting ducts. 3. Renal diseases such as acute and chronic renal failure and renal cell carcinoma alter the regulation of both hepatic and extrahepatic phase I and II DMEs. Changes in the expression of these DMEs seem to be tissue and species specific. 4. Generally, there is significant down-regulation of most of the phase I and a few of phase II DMEs at the protein, mRNA and activity levels. Unfortunately, the mechanisms leading to the alteration in DMEs in renal diseases remain unclear, although many theories have been made. 5. The presence of some circulating factors such as cytokines, nitric oxide, parathyroid hormones and increased intracellular calcium play a role in the regulation of DMEs in renal diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».