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Enregistrement W4312019610 · doi:10.1371/journal.pcbi.1010607

A mathematical model of potassium homeostasis: Effect of feedforward and feedback controls

2022· article· en· W4312019610 sur OpenAlexafffund
Melissa M. Stadt, Jessica Leete, Sophia Devinyak, Anita T. Layton

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFeed forwardHomeostasisPotassiumChemistryBiologyCell biologyEngineeringControl engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining normal potassium (K+) concentrations in the extra- and intracellular fluid is critical for cell function. K+ homeostasis is achieved by ensuring proper distribution between extra- and intracellular fluid compartments and by matching K+ excretion with intake. The Na+-K+-ATPase pump facilitates K+ uptake into the skeletal muscle, where most K+ is stored. Na+-K+-ATPase activity is stimulated by insulin and aldosterone. The kidneys regulate long term K+ homeostasis by controlling the amount of K+ excreted through urine. Renal handling of K+ is mediated by a number of regulatory mechanisms, including an aldosterone-mediated feedback control, in which high extracellular K+ concentration stimulates aldosterone secretion, which enhances urine K+ excretion, and a gastrointestinal feedforward control mechanism, in which dietary K+ intake increases K+ excretion. Recently, a muscle-kidney cross talk signal has been hypothesized, where the K+ concentration in skeletal muscle cells directly affects urine K+ excretion without changes in extracellular K+ concentration. To understand how these mechanisms coordinate under different K+ challenges, we have developed a compartmental model of whole-body K+ regulation. The model represents the intra- and extracellular fluid compartments in a human (male) as well as a detailed kidney compartment. We included (i) the gastrointestinal feedforward control mechanism, (ii) the effect of insulin and (iii) aldosterone on Na+-K+-ATPase K+ uptake, and (iv) aldosterone stimulation of renal K+ secretion. We used this model to investigate the impact of regulatory mechanisms on K+ homeostasis. Model predictions showed how the regulatory mechanisms synthesize to ensure that the extra- and intracelluller fluid K+ concentrations remain in normal range in times of K+ loading and fasting. Additionally, we predict that without the hypothesized muscle-kidney cross talk signal, the model was unable to predict a return to normal extracellular K+ concentration after a period of high K+ loading or depletion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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