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Enregistrement W4376641476 · doi:10.1038/s41598-023-34789-2

TRPM7 kinase mediates hypomagnesemia-induced seizure-related death

2023· article· en· W4376641476 sur OpenAlexfundno aff
Man Liu, Hong Liu, Feng Feng, Esther Krook‐Magnuson, Samuel C. Dudley

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMagnesium in Health and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of Toronto ScarboroughNational Institutes of HealthDirectorate for Biological SciencesUniversity of Toronto
Mots-clésTRPM7Oxidative stressEndocrinologyInternal medicineInflammationKinaseEpilepsyHypomagnesemiaMedicineGenetically modified mouseBiologyTransgeneTransient receptor potential channelChemistryReceptorCell biologyNeuroscienceBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hypomagnesemia (HypoMg) can cause seizures and death, but the mechanism is unknown. Transient receptor potential cation channel subfamily M 7 (TRPM7) is a Mg transporter with both channel and kinase function. In this study, we focused on the kinase role of TRPM7 in HypoMg-induced seizures and death. Wild type C57BL/6J mice and transgenic mice with a global homozygous mutation in the TRPM7 kinase domain (TRPM7K1646R, with no kinase function) were fed with control diet or a HypoMg diet. After 6 weeks of HypoMg diet, mice had significantly decreased serum Mg, elevated brain TRPM7, and a significant rate of death, with females being most susceptible. Deaths were immediately preceded by seizure events. TRPM7K1646R mice showed resistance to seizure-induced death. HypoMg-induced brain inflammation and oxidative stress were suppressed by TRPM7K1646R. Compared to their male counterparts, HypoMg female mice had higher levels of inflammation and oxidative stress in the hippocampus. We concluded that TRPM7 kinase function contributes seizure-induced deaths in HypoMg mice and that inhibiting the kinase reduced inflammation and oxidative stress.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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