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Enregistrement W2125819490 · doi:10.1681/asn.2012090943

Renalase Protects against Ischemic AKI

2013· article· en· W2125819490 sur OpenAlexaff
H. Thomas Lee, Joo Yun Kim, Mihwa Kim, Peili Wang, Lieqi Tang, Sara Baroni, Vivette D. D’Agati, Gary V. Désir

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial metabolism and enzyme function
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesYale University
Mots-clésMedicineIschemiaInternal medicineInflammationAcute kidney injuryNecrosisKidneyCatecholamineReperfusion injuryRenal ischemiaEndocrinologyApoptosisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated levels of plasma catecholamines accompany ischemic AKI, possibly contributing the inflammatory response. Renalase, an amine oxidase secreted by the proximal tubule, degrades circulating catecholamines and reduces myocardial necrosis, suggesting that it may protect against renal ischemia reperfusion injury. Here, mice subjected to renal ischemia reperfusion injury had significantly lower levels of renalase in the plasma and kidney compared with sham-operated mice. Consistent with this, plasma NE levels increased significantly after renal ischemia reperfusion injury. Furthermore, renal tubular inflammation, necrosis, and apoptosis were more severe and plasma catecholamine levels were higher in renalase-deficient mice subjected to renal ischemia reperfusion compared with wild-type mice. Administration of recombinant human renalase reduced plasma catecholamine levels and ameliorated ischemic AKI in wild-type mice. Taken together, these data suggest that renalase protects against ischemic AKI by reducing renal tubular necrosis, apoptosis, and inflammation, and that plasma renalase might be a biomarker for AKI. Recombinant renalase therapy may have potential for the prevention and treatment of AKI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations116
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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