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Enregistrement W4393008629 · doi:10.1098/rsos.231484

How the kidney regulates magnesium: a modelling study

2024· article· en· W4393008629 sur OpenAlexafffund
Pritha Dutta, Shervin Hakimi, Anita T. Layton

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMagnesium in Health and Disease
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDistal convoluted tubuleReabsorptionNephronInternal medicineEndocrinologyHomeostasisKidneyParathyroid hormoneChemistryParacellular transportBiologyMedicinePermeability (electromagnetism)CalciumBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The kidneys are crucial for maintaining Mg 2+ homeostasis. Along the proximal tubule and thick ascending limb, Mg 2+ is reabsorbed paracellularly, while along the distal convoluted tubule (DCT), Mg 2+ is reabsorbed transcellularly via transient receptor potential melastatin 6 (TRPM6). TRPM6 and other renal transporter expressions are regulated by sex hormones. To investigate renal Mg 2 handling, we have developed sex-specific computational models of electrolyte transport along rat superficial nephron. Model simulations indicated that along the proximal tubule and thick ascending limb, Mg 2+ and Na + transport occur parallelly, but they are dissociated along the DCT. In addition, our models predicted higher paracellular Mg 2+ permeability in females to attain similar cortical thick ascending limb fractional Mg 2+ reabsorption in both sexes. Furthermore, DCT fractional Mg 2+ reabsorption is higher in females than in males, allowing females to better fine-tune Mg 2+ excretion. We validated our models by simulating the administration of three classes of diuretics. The model predicted significantly increased, marginally increased and significantly decreased Mg 2+ excretions for loop, thiazide and K-sparing diuretics, respectively, aligning with experimental findings. The models can be used to conduct in silico studies on kidney adaptations to Mg 2+ homeostasis alterations during conditions such as pregnancy, diabetes and chronic kidney disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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