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Enregistrement W1967473353 · doi:10.1111/vox.12272

Buffy coat (top/bottom)‐ and whole‐blood filtration (top/top)‐produced red cell concentrates differ in size of extracellular vesicles

2015· article· en· W1967473353 sur OpenAlexaffabout
Beatriz Bicalho, Alberto dos Santos Pereira, Jason P. Acker

Notice bibliographique

RevueVox Sanguinis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuffy coatExtracellular vesiclesFiltration (mathematics)CoatVesicleExtracellularChemistryBiologyBiochemistryMembraneCell biologyImmunologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: The influence that blood component separation methods have on changes to the red blood cell membrane during storage is not well understood. In Canada, red cell concentrates (RCCs) are produced using the buffy coat (BC, top/bottom) and the whole-blood filtration (WBF, top/top) methods, and this study aimed at comparing their influence on the characteristics of the extracellular vesicles (EV) which accumulated in the respective products during storage. MATERIALS AND METHODS: Using flow cytometry, dynamic light scattering and mass spectrometry, we assessed RCC EVs for concentration, size, lipid composition and correlation with supernatant haemoglobin (Hb). RESULTS: Accumulation of RBC EVs (CD235a(+) ) with storage time was similar in WBF and BC RCCs. The size of the EVs changed from <100 nm at d5 to near 200 nm by d42, with the EVs from WBF being smaller (P < 0·001) than BC RCCs at all storage times. The amount of EV-bound Hb in the WBF and BC units was similar (about 10% of total supernatant Hb). WBF EVs and BC EVs displayed similar lipid composition. CONCLUSION: Haemolysis and EVs increase in BC and WBF RCCs during storage. Differences in the size characteristics of the EVs in WBF and BC RCCs suggest that non-RBC EVs are more prevalent in WBF products. Understanding the impact that manufacturing has on the characteristics of the different populations of EVs in RCCs will aid quality improvement efforts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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