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Enregistrement W4414763141 · doi:10.1139/cjpp-2025-0177

Lysine acetylation of aquaporin-3 does not improve lithium-induced nephrogenic diabetes insipidus

2025· article· en· W4414763141 sur OpenAlexvenueno aff
Nha Huynh, Hung Nguyen, Kelly A. Hyndman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectrolyte and hormonal disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNIH Office of the Director
Mots-clésPolyuriaAcetylationReabsorptionUrineNephrogenic diabetes insipidusLysineDiabetes insipidus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aquaporin-3 (AQP3) is expressed in the basolateral membrane of the renal principal cell, contributing to vasopressin-mediated water reabsorption and urine concentration. We reported that post-translational acetylation of lysine 282 of AQP3 promotes water permeability. In this study, we hypothesized that AQP3 acetylation may improve polyuria in a mouse model of lithium-induced nephrogenic diabetes insipidus (Li-NDI). Wild type, AQP3 acetylation (K282Q), and deacetylation (K282R) mimetic mice were fed a lithium-containing diet or a control diet for 14 days. Body masses and spot urines were collected overtime, while urine flow and osmolality, plasma osmolality, and kidneys were collected on day 14 of the diets. All Li-NDI mice had greater urine output and water intake compared to control fed mice, and unexpectedly, this was exacerbated in female Li-NDI AQP3-acetylation and AQP3-deacetylation mice. After 14 days of lithium diet, acetylated AQP3 was almost undetectable in the kidneys of WT mice, and AQP3 localization in acetylated and deacetylated mice was minimal. In the setting of LI-NDI, the significant loss of AQP3 was not prevented in acetylated-AQP3 mice and in female mice mutation of K282 resulted in a worsened Li-NDI phenotype, suggesting that this lysine is critical for promoting sex-specific AQP3-water permeability.

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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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