Mechanisms of action of proteinase‐activated receptor agonists on human platelets
Notice bibliographique
Résumé
1. We studied the activation of human platelets by thrombin and proteinase activated receptor (PAR)-activating peptides (PAR-APs) [SFLLRNPNDKYEPF-amide (TRAP), TFLLR-amide (PAR1AP) and AYPGKF-amide (PAR4AP)]. 2. PAR agonist-induced platelet aggregation, glycoprotein (GP) Ib and GPIIb/IIIa surface expression and ADP release were measured by light aggregometry, flow cytometry and chemiluminescence. 3. Aggregation inhibitors, including prostacyclin (PGI(2)), nitric oxide-releasing agent (S-nitroso-glutathione, GSNO), aspirin, apyrase, and phenanthroline were used to study the susceptibility of PAR agonist-induced aggregation to pharmacological inhibition. 4. Thrombin was the most potent platelet agonist, followed by PAR1AP, TRAP and PAR4AP. 5. The aggregatory potencies of PAR-APs were not modified by the aminopeptidase inhibitor, amastatin. 6. Subthreshold concentrations of PAR1AP potentiated the effects of PAR4AP to stimulate maximal aggregation. 7. Both PGI(2) and GSNO reduced PAR agonist-induced aggregation and diminished GPIIb/IIIa up-regulation. 8. PAR agonist-induced aggregation was aspirin-insensitive indicating a minor role for TXA(2). 9. In contrast, phenanthroline and apyrase significantly enhanced the anti-aggregatory effects of aspirin against thrombin-, PAR1AP- and TRAP-induced aggregation suggesting the involvement of ADP- and MMP-2-dependent pathways. 10. PAR4AP-induced aggregation (but not PAR1AP-induced aggregation) was entirely ADP-dependent (abolished by apyrase) and resistant to phenanthroline (MMP-2-independent). 11. Thus, the mechanisms of PAR1 and 4-induced platelet aggregation are distinct and depend differentially on their ability to interact with pathways of aggregation, along with the subsequent activation of GPIIb/IIIa receptors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».