Measurement of the activation of equine platelets by use of fluorescent-labeled annexin V, anti-human fibrinogen antibody, and anti-human thrombospondin antibody
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the potential use of fluorescent-labeled annexin V, anti-human fibrinogen antibody, and anti-human thrombospondin antibody for detection of the activation of equine platelets by use of flow cytometry. SAMPLE POPULATION: Platelets obtained from 6 Thoroughbreds. PROCEDURE: Flow cytometry was used to assess platelet activation as indicated by detection of binding of fluorescent-labeled annexin V, anti-human fibrinogen antibody, and anti-thrombospondin antibody to unactivated and ADP-, collagen-, platelet activating factor (PAF)-, and A23187-activated equine platelets. Human platelets were used as control samples. Determination of 14C-serotonin uptake and release was used to assess the extent of platelet secretion. RESULTS: Anti-human thrombospondin antibody failed to bind to equine platelets. Annexin V bound to platelets activated with PAF or A23187 when platelets had undergone secretion. Anti-human fibrinogen antibody bound to ADP-, PAF-, and A23817-activated platelets, but binding was not dependent on platelet secretion. The extent of binding of anti-fibrinogen antibody was less in equine platelets, compared with that for human platelets, despite maximal stimulation. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Activation of equine platelets can be detected by use of fluorescent-labeled annexin V and anti-human fibrinogen antibody but not by use of anti-human thrombospondin antibody. These flow cytometric techniques have the potential for detection of in vivo platelet activation in horses at risk of developing thrombotic disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».