Transporters in human platelets: physiologic function and impact for pharmacotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Platelets store signaling molecules (eg, serotonin and ADP) within their granules. Transporters mediate accumulation of these molecules in platelet granules and, on platelet activation, their translocation across the plasma membrane. The balance between transporter-mediated uptake and elimination of signaling molecules and drugs in platelets determines their intracellular concentrations and effects. Several members of the 2 major transporter families, ATP-binding cassette (ABC) transporters and solute carriers (SLCs), have been identified in platelets. An example of an ABC transporter is MRP4 (ABCC4), which facilitates ADP accumulation in dense granules. MRP4 is a versatile transporter, and various additional functions have been proposed, notably lipid mediator release and a role in aspirin resistance. Several other ABC proteins have been detected in platelets with functions in glutathione and lipid homeostasis. The serotonin transporter (SERT, SLC6A4) in the platelet plasma membrane represents a well-characterized example of the SLC family. Moreover, recent experiments indicate expression of OATP2B1 (SLCO2B1), a high affinity transporter for certain statins, in platelets. Changes in transporter localization and expression can affect platelet function and drug sensitivity. This review summarizes available data on the physiologic and pharmacologic role of transporters in platelets.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».