Matrix Gla Protein Expression in Pericytes and Myofibroblasts Contributes to Renal Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Renal fibrosis is the main pathological change observed with the progression of chronic kidney disease (CKD) which predicts kidney outcomes. The ability to detect fibrosis early in the disease course may be crucial to identify those at the highest risk of CKD progression. Clinical studies have observed increased expression of serum matrix Gla protein (MGP), a potent inhibitor of soft tissue calcification, in CKD patients. In a cross-sectional study of CKD patients, we found that serum MGP levels were associated with albuminuria and waist circumference after controlling for kidney function which modified the association between MGP and albuminuria. To examine the impact of MGP on the onset and progression of CKD, various mouse models were used in the current study. Using Cre-reporter, Rosa Tomato ;Mgp-Cre , mice and a new ‘knock-in' model expressing hemagglutinin epitope-tagged MGP, it was identified that pericytes in healthy kidneys and myofibroblasts in the folic acid (FA)-injured kidneys are the primary sources of MGP production. FA injection in Mgp -/- mice induced significantly less renal fibrosis in comparison to the control mice due to a reduced number of pericytes and attenuated Notch signaling. In a complementary experiment, restoration of Mgp expression in myofibroblasts in Mgp -/- mice leads to renal fibrosis as severe as control mice. This work suggests that MGP expression in myofibroblasts exacerbates renal fibrosis in FA-injured kidneys.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».