Uromodulin in a Pathway Between Decreased Renal Urate Excretion and Albuminuria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mechanism explaining the inverse association between renal urate and albumin excretion remains unclear. First, we evaluated the impact of candidate variants in the main urate transporter genes (i.e., SLC2A9, SLC22A12, ABCG2) on the association between fractional excretion of uric acid (FEUA) and urinary albumin/creatinine ratio (uACR). Second, we examined uromodulin and sodium excretion as mediators of the association between FEUA and uACR. METHODS: We performed cross-sectional analysis of 737 French Canadians from the CARTaGENE cohort, a random sample of the Quebec population aged 40-69 years (a total of 20,004 individuals). Individuals with available genotyping and urinary data were obtained from a sub-study including gender-matched pairs with high and low Framingham Risk Score and vascular rigidity index. We further excluded individuals with an estimated glomerular filtration rate <60 ml/min/1.73 m2, glycosuria, and use of confounding medication. A spot urine sample was analyzed. Genotyping was performed using the Illumina Omni2.5-8 BeadChips. Genetic variants were analyzed using an additive model. RESULTS: Final analyses included 593 individuals (45.5% of men; mean age 54.3 ± 8.6). We observed an antagonistic interaction between rs13129697 variant of the SLC2A9 gene and FEUA tertiles on uACR (P = 0.002). Using the mediation analysis, uromodulin explained 32%, fractional excretion of sodium (FENa) 44%, and uromodulin together with FENa explained 70% of the inverse relationship between FEUA and uACR. Bootstrapping process confirmed the role of both mediators. CONCLUSIONS: Our data suggest that the association of albuminuria with decreased renal urate excretion may be modified by the transporter SLC2A9, and mediated by uromodulin and sodium handling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 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 ».