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Enregistrement W2767216529 · doi:10.1139/cjpp-2017-0423

Glutamine protection in an experimental model of acetaminophen nephrotoxicity

2017· article· en· W2767216529 sur OpenAlexvenueno aff
Marco A. Brovedan, Sara M. Molinas, G Pisani, Liliana A. Monasterolo, Laura Trumper

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcetaminophenPharmacologyNephrotoxicityChemistryKidneyGlutamineAntipyreticIn vivoMyeloperoxidaseAnalgesicRenal functionBiochemistryInflammationInternal medicineMedicineAmino acidBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acetaminophen (APAP) is a widely prescribed analgesic and antipyretic drug. In the present work, we studied the effects of glutamine (Gln) in an in vivo model of APAP-induced nephrotoxicity in male Wistar rats. Renal function, histological characteristics, and Na + ,K + -ATPase cortical abundance and distribution were analyzed. The appearance of HSP70 and actin in urine was also evaluated. Myeloperoxidase (MPO) activity in cortical tissue was measured as an index of the inflammatory response. Gln administration 30 min before APAP protected from the renal functional and histological damage promoted by APAP. Rats that received the dual treatment Gln and APAP (Gln/APAP) showed the same level of Na + ,K + -ATPase cortical induction as APAP-treated animals, but the enzyme maintained its normal basolateral localization. HSP70 abundance was increased up to the same level in the Gln, APAP, and Gln/APAP groups. Urinary HSP70 and actin were detected only in the APAP-treated animals, reinforcing the protection of renal tubular integrity afforded by the Gln pretreatment. Gln pretreatment also protected from the increment in MPO activity promoted by APAP. Our results support the idea that Gln pretreatment could be a therapeutic option to prevent APAP-induced renal injury.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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