Delineating the Metabolic Phenotype of Biopsy-Derived Kidney Cells
Notice bibliographique
Résumé
Kidney transplantation is the optimal treatment for end-stage kidney disease; however, transplanted kidneys are often lost prematurely, with up to 50% graft loss at 10 years post-transplant. One of the major causes of premature graft loss is the injury sustained by the graft at the time of transplantation, known as ischemia-reperfusion injury (IRI). Delayed graft function (DGF), defined as the need for dialysis in the first week post-transplant, is a manifestation of severe IRI that shows functional and histologic features of acute kidney injury (AKI). While the mechanisms driving AKI remain unclear, accumulating evidence suggests that altered metabolic function in the allograft mediates AKI and may be the reason for DGF. Thus, deciphering and monitoring the metabolic underpinnings of IRI will improve our capacity to diagnose and prevent AKI. This article describes a unique method to assess mitochondrial respiration (by means of oxygen consumption rate), glycolysis (extracellular acidification rate), and intracellular ATP levels in needle biopsy-derived kidney cell suspensions. The methodology has been optimized in healthy adult male pigs and validated in a porcine model of auto-transplantation. The approach presented has the potential to enhance the real-time assessment of kidney allograft viability in the clinic. Profiling metabolism in patient-derived biopsies may also uncover new biology in other metabolism-based kidney diseases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».