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Enregistrement W4223473609 · doi:10.1139/cjpp-2022-0038

Endothelin A receptor antagonist attenuated renal iron accumulation in iron overload heme oxygenase-1 knockout mice

2022· article· en· W4223473609 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth B. Saurage, Parker R. Davis, Rachel Meek, David M. Pollock, Małgorzata Kasztan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésEndocrinologyInternal medicineHeme oxygenaseAmbrisentanFerroportinKidneyChemistryKnockout mouseEndothelin receptorReceptorMedicineHepcidinAnemiaBiochemistryHemeBosentan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progressive iron accumulation and renal impairment are prominent in both patients and mouse models of sickle cell disease (SCD). Endothelin A receptor (ETA) antagonism prevents this iron accumulation phenotype and reduces renal iron deposition in the proximal tubules of SCD mice. To better understand the mechanisms of iron metabolism in the kidney and the role of the ETA receptor in iron chelation and transport, we studied renal iron handling in a nonsickle cell iron overload model, heme oxygenase-1 ( Hmox-1−/−) knockout mice. We found that Hmox-1−/− mice had elevated plasma endothelin-1 (ET-1), cortical ET-1 mRNA expression, and renal iron content compared with Hmox-1+/+ controls. The ETA receptor antagonist, ambrisentan, attenuated renal iron deposition, without any changes to anemia status in Hmox-1−/− mice. This was accompanied by reduced urinary iron excretion. Finally, ambrisentan had an important iron recycling effect by increasing the expression of the cellular iron exporter, ferroportin-1 (FPN-1), and circulating total iron levels in Hmox-1−/− mice. These findings suggest that the ET-1/ETA signaling pathway contributes to renal iron trafficking in a murine model of iron overload.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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