The dysregulation of metabolic pathways and induction of the pentose phosphate pathway in renal ischaemia–reperfusion injury
Notice bibliographique
Résumé
Lipid accumulation is associated with various forms of acute renal injury; however, the causative factors and pathways underpinning this lipid accumulation have not been thoroughly investigated. In this study, we performed lipidomic profiling of renal tissue following ischaemia-reperfusion injury (IRI). We identified a significant accumulation of cholesterol and specific phospholipids and sphingolipids in kidneys 24 h after IRI. In light of these findings, we hypothesised that pathways involved in lipid metabolism may also be altered. Through the analysis of published microarray data, generated from sham and ischaemic kidneys, we identified nephron-specific metabolic pathways affected by IRI and validated these findings in ischaemic renal tissue. In silico analysis revealed the downregulation of several energy and lipid metabolism pathways, including mitochondrial fatty acid beta-oxidation (FAO), peroxisomal lipid metabolism, fatty acid (FA) metabolism, and glycolysis. The pentose phosphate pathway (PPP), which is fuelled by glycolysis, was the only metabolic pathway that was upregulated 24 h following IRI. In this study, we describe the effect of renal IRI on metabolic pathways and how this contributes to lipid accumulation. © 2020 The Authors. The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons, Ltd. on behalf of The Pathological Society of Great Britain and Ireland.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».