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Enregistrement W4412151325 · doi:10.1210/endocr/bqaf117

Prolactin Regulates Seasonal Changes in Renal Rheostasis in Djungarian Hamsters

2025· article· en· W4412151325 sur OpenAlexaff
Sayantan Sur, Timothy A Liddle, Calum Stewart, Irem Denizli, Broderick. M. B. Parks, Leslie S. Phillmore, Tyler J. Stevenson

Notice bibliographique

RevueEndocrinology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesLeverhulme Trust
Mots-clésEndocrinologyInternal medicineProlactinMedicineHamsterBiologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal changes in a photoperiod regulate multiple physiological systems in vertebrates, including metabolism, reproduction, and immune function. Kidney mass and renal physiology are known to vary annually, but the endocrine and molecular mechanisms underlying these changes are poorly defined. Prolactin (PRL), a photosensitive hormone is implicated in seasonal energy rheostasis, yet its role in programmed regulation of renal physiology is unknown. Using Djungarian hamsters (Phodopus sungorus), we investigated how photoperiod and PRL regulate seasonal changes in kidney mass, morphology, and transcriptome. Ingestive behavior, kidney histology, and transcriptomic profiles were assessed. We found that long photoperiods and PRL treatment induced renal hypertrophy and convoluted tubule expansion, whereas exposure to short photoperiods resulted in a reduction in all measurements. Transcriptomic analysis revealed photoperiod- and PRL-responsive gene modules related to mitochondrial metabolism, solute transport, and epithelial remodeling. Among these, Cdh2, encoding N-cadherin, was downregulated by long photoperiods and PRL, and negatively correlated with convoluted tubule diameter, suggesting a role in epithelial adhesion during tubular expansion. These findings place prolactin as a key hormonal effector for programmed seasonal kidney function and identify Cdh2 as a target to drive renal physiology.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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