S-Nitrosoglutathione Acts as a Small Molecule Modulator of Human Fibrin Clot Architecture
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Altered fibrin clot architecture is increasingly associated with cardiovascular diseases; yet, little is known about how fibrin networks are affected by small molecules that alter fibrinogen structure. Based on previous evidence that S-nitrosoglutathione (GSNO) alters fibrinogen secondary structure and fibrin polymerization kinetics, we hypothesized that GSNO would alter fibrin microstructure. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Accordingly, we treated human platelet-poor plasma with GSNO (0.01-3.75 mM) and imaged thrombin induced fibrin networks using multiphoton microscopy. Using custom designed computer software, we analyzed fibrin microstructure for changes in structural features including fiber density, diameter, branch point density, crossing fibers and void area. We report for the first time that GSNO dose-dependently decreased fibrin density until complete network inhibition was achieved. At low dose GSNO, fiber diameter increased 25%, maintaining clot void volume at approximately 70%. However, at high dose GSNO, abnormal irregularly shaped fibrin clusters with high fluorescence intensity cores were detected and clot void volume increased dramatically. Notwithstanding fibrin clusters, the clot remained stable, as fiber branching was insensitive to GSNO and there was no evidence of fiber motion within the network. Moreover, at the highest GSNO dose tested, we observed for the first time, that GSNO induced formation of fibrin agglomerates. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Taken together, low dose GSNO modulated fibrin microstructure generating coarse fibrin networks with thicker fibers; however, higher doses of GSNO induced abnormal fibrin structures and fibrin agglomerates. Since GSNO maintained clot void volume, while altering fiber diameter it suggests that GSNO may modulate the remodeling or inhibition of fibrin networks over an optimal concentration range.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».