A modeling analysis of whole-body potassium regulation on a high potassium diet: Proximal tubule and tubuloglomerular feedback effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Potassium (K + ) is an essential electrolyte that plays a key role in many physiological processes, including mineralcorticoid action, systemic blood-pressure regulation, as well as hormone secretion and action. Indeed, maintaining K + balance is critical for normal cell function, as too high or too low K + levels can have serious and potentially deadly health consequences. K + homeostasis is achieved by an intricate balance between the intracellular and extracellular fluid as well as balance between K + intake and excretion. This is achieved via the coordinated actions of regulatory mechanisms such as the gastrointestinal feedforward effect, insulin and aldosterone upregulation of Na + -K + -ATPase uptake, and hormone and electrolyte impacts on renal K + handling. We recently developed a mathematical model of whole-body K + regulation to unravel the individual impacts of regulatory mechanisms. In this study, we extend our mathematical model to incorporate recent experimental findings that showed decreased fractional proximal tubule reabsorption under a high K + diet. We conducted model simulations and sensitivity analyses to unravel how these renal alterations impact whole-body K + regulation. Our results suggest that the reduced proximal tubule K + reabsorption under a high K + diet could achieve K + balance in isolation, but the resulting tubuloglomerular feedback reduces filtration rate and thus K + excretion. Model predictions quantify the sensitivity of K + regulation to various levels of proximal tubule K + reabsorption adaptation and tubuloglomerular feedback. Additionally, we predict that without the hypothesized muscle-kidney cross talk signal, intracellular K + stores can exceed normal range under a high K + diet.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».