Novel test for microparticles in platelet‐rich plasma and platelet concentrates using dynamic light scattering
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The level and clinical importance of platelet (PLT)-derived microparticles (PMPs) in PLT-rich plasma (PRP) and PLT transfusions is largely unknown due to the lack of technology to routinely determine the number and size of PMP in PLT samples. Dynamic light scattering (DLS) is ideally suited to measure particles of submicron size but has previously been limited to the analysis of PLT-free samples. STUDY DESIGN AND METHODS: PMPs were enumerated in 81 PRP and 79 apheresis PLT concentrate (APC) samples from the same donors using ThromboLUX (LightIntegra Technology, Inc.), a new DLS PLT quality test. The ThromboLUX results were compared with flow cytometry. Phase contrast and differential interference contrast (DIC) microscopy were used to qualitatively determine PMP levels. RESULTS: The relative counts of PMPs measured by flow cytometry strongly correlated with the relative light scattering intensities of the PMP determined by ThromboLUX in both PRP (R = 0.7596, p < 0.0001) and APC (R = 0.6572, p < 0.0001) samples. High or low PMP levels in PLT samples were confirmed by phase contrast and DIC microscopy. The mean PMP radius measured with ThromboLUX, an absolute sizing technology, was 117.1 ± 77.6 nm as determined from the distribution of PMP content in all PLT samples investigated in this study. CONCLUSIONS: Correlation with flow cytometry and microscopy showed that ThromboLUX is well suited to measure PMP concentration and size distribution in PLT concentrate samples. In combination with noninvasive sampling, ThromboLUX could provide routine microparticle enumeration of PLT-containing samples.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».