Vitamin K Metabolism in a Rat Model of Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with chronic kidney disease (CKD) have very high levels of uncarboxylated, inactive, extra-hepatic vitamin K-dependent proteins measured in circulation, putting them at risk for complications of vitamin K deficiency. The major form of vitamin K found in the liver is phylloquinone (K1). Menaquinone-4 (MK-4) is the form of vitamin K that is preferentially found in extra-hepatic tissues. METHODS: In the present study, we assessed tissue concentrations of K1 and MK-4 and the expression of vitamin K-related genes in a rat model of adenine-induced CKD. RESULTS: It was found that rats with both mild and severe CKD had significantly lower amounts of K1 measured in liver, spleen and heart and higher levels of MK-4 measured in kidney cortex and medulla. All animals treated with high dietary K1 had an increase in tissue levels of both K1 and MK-4; however, the relative increase in K1 differed suggesting that the conversion of K1 to MK-4 may be a regulated/limiting process in some tissues. There was a decrease in the thoracic aorta expression of vitamin K recycling (Vkor) and utilization (Ggcx) enzymes, and a decrease in the kidney level of vitamin K1 to MK-4 bioconversion enzyme Ubiad1 in CKD. CONCLUSION: Taken together, these findings suggest that CKD impacts vitamin K metabolism, and this occurs early in the disease course. Our findings that vitamin K metabolism is altered in the presence of CKD provides further support that sub-clinical vitamin K deficiency may represent a modifiable risk factor for vascular and bone health in this population.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».