Temporal Effects of Quercetin on Tight Junction Barrier Properties and Claudin Expression and Localization in MDCK II Cells
Notice bibliographique
Résumé
Kidney stones affect 10% of the population. Yet, there is relatively little known about how they form or how to prevent and treat them. The claudin family of tight junction proteins has been linked to the formation of kidney stones. The flavonoid quercetin has been shown to prevent kidney stone formation and to modify claudin expression in different models. Here we investigate the effect of quercetin on claudin expression and localization in MDCK II cells, a cation-selective cell line, derived from the proximal tubule. For this study, we focused our analyses on claudin family members that confer different tight junction properties: barrier-sealing (Cldn1, -3, and -7), cation-selective (Cldn2) or anion-selective (Cldn4). Our data revealed that quercetin's effects on the expression and localization of different claudins over time corresponded with changes in transepithelial resistance, which was measured continuously throughout the treatment. In addition, these effects appear to be independent of PI3K/AKT signaling, one of the pathways that is known to act downstream of quercetin. In conclusion, our data suggest that quercetin's effects on claudins result in a tighter epithelial barrier, which may reduce the reabsorption of sodium, calcium and water, thereby preventing the formation of a kidney stone.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».