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Enregistrement W2977933731 · doi:10.3390/ijms20194889

Temporal Effects of Quercetin on Tight Junction Barrier Properties and Claudin Expression and Localization in MDCK II Cells

2019· article· en· W2977933731 sur OpenAlexafffund
Enrique Gamero-Estévez, Sero Andonian, Bertrand J. Jean‐Claude, Indra R. Gupta, Aimee K. Ryan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBarrier Structure and Function Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesKidney Foundation of Canada
Mots-clésClaudinTight junctionCell biologyQuercetinChemistryExpression (computer science)OccludinBiologyComputer scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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