Telomere Shortening in Kidneys with Age
Notice bibliographique
Résumé
The histology and function of the kidney deteriorates with age and age-related diseases, but the mechanisms involved in renal aging are not known. In vitro studies suggest that telomere shortening is important in replicative senescence, and is accelerated by stresses that increase replication. This study explored the relationship between age and telomere length in surgical samples from 24 human kidneys, which were either histologically normal (17) or displayed histologic abnormalities (7). Telomere loss was assessed by two independent methods: Southern blotting of terminal restriction fragments (TRF) and slot blotting using telomere-specific probes. The results of these methods correlated with each other. The mean TRF length determined by Southern blotting in cortex was about 12 kb pairs (kbp) in infancy and was shorter in older kidneys. The slope of the regression line was about 0.029 kbp (0.24%, P = 0.023) per year. Telomere DNA loss in cortex by the slot blot method was 0.25% per year (P = 0.011). By both methods, the telomere loss in medulla was not significant and was less than in cortex. Comparisons of TRF length from 20 paired samples from cortex and medulla showed that TRF was greater in cortex than medulla, with the differences being greater in young kidneys and lessening with age due to telomere loss in cortex. These findings indicate that telomeres shorten in an age-dependent manner in the kidney, either due to developmental factors or aging, particularly in renal cortex.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».