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Enregistrement W2139443522 · doi:10.1002/btpr.1710

Rapid removal of glycerol from frozen‐thawed red blood cells

2013· article· en· W2139443522 sur OpenAlexaff
Ratih E. Lusianti, James D. Benson, Jason P. Acker, Adam Z. Higgins

Notice bibliographique

RevueBiotechnology Progress · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésHemolysisGlycerolBlood preservationYield (engineering)ChemistryChromatographyBiochemistryBiologyAndrologyMaterials scienceMedicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The storage of red blood cells (RBCs) in a refrigerated state allows a shelf life of a few weeks, whereas RBCs frozen in 40% glycerol have a shelf life of 10 years. Despite the clear logistical advantages of frozen blood, it is not widely used in transfusion medicine. One of the main reasons is that existing post-thaw washing methods to remove glycerol are prohibitively time consuming, requiring about an hour to remove glycerol from a single unit of blood. In this study, we have investigated the potential for more rapid removal of glycerol. Using published biophysical data for human RBCs, we mathematically optimized a three-step deglycerolization process, yielding a procedure that was less than 32 s long. This procedure was found to yield 70% hemolysis, a value that was much higher than expected. Consequently, we systematically evaluated three-step deglycerolization procedures, varying the solution composition and equilibration time in each step. Our best results consisted of less than 20% hemolysis for a deglycerolization time of 3 min, and it is expected that even further improvements could be made with a more thorough optimization and more reliable biophysical data. Our results demonstrate the potential for significantly reducing the deglycerolization time compared with existing methods. © 2013 American Institute of Chemical Engineers Biotechnol. Prog., 29:609-620, 2013.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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