Renal SGLT mRNA expression in human health and disease: a study in two cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacological Na+-glucose linked cotransporter (SGLT)2 inhibition is being examined as a renal protection strategy in nondiabetic chronic kidney disease. We quantified renal SGLT mRNA expression in healthy controls (HC), glomerulonephritis (GN), and diabetic kidney disease (DKD) to identify differences in expression across a spectrum of renal diseases. mRNA expression of SGLT1 and SGLT2 in renal tubules and glomeruli, obtained using microdissection and microarray techniques, was evaluated in two large cohorts. The European Renal cDNA bank included HC, GN, and DKD (98 glomeruli and 93 tubulointerstitium). The Nephrotic Syndrome Study Network cohort included 124 adults with membranous nephropathy, minimal change disease, focal segmental glomerulosclerosis, and IgA nephropathy. Within the European Renal cDNA bank, SGLT2 tubular and glomerular log2 mRNA expression significantly differed across HC, GN, and DKD ( P = 0.0009 and P = 0.0004), with the highest expression in HC. Within the Nephrotic Syndrome Study Network, there were no differences in SGLT log2 mRNA expression across GN subtypes. Tubular SGLT2 log2 mRNA expression positively correlated with estimated glomerular filtration rate (by the Modification of Diet in Renal Disease Study equation) and glycated hemoglobin ( r = 0.33 and 0.34, P < 0.05) and inversely correlated with interstitial fibrosis ( r = −0.21, P < 0.05). In conclusion, SGLT2 mRNA expression was lower in DKD compared with HC or GN and inversely related to interstitial fibrosis. The relationships between SGLT mRNA, protein expression, and transporter activity require further elucidation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».