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Enregistrement W2346370268 · doi:10.1021/acs.biomac.6b00481

Adhesion of Blood Clots Can Be Enhanced When Copolymerized with a Macromer That Is Crosslinked by Coagulation Factor XIIIa

2016· article· en· W2346370268 sur OpenAlexafffund
Karen Y. T. Chan, Zhao Chunyi, Erika M. J. Siren, Jeanne C. Y. Chan, Jeffrey Boschman, Christian J. Kastrup

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésFactor XIIIaFibrinFactor XIIICoagulationFibrinogenAdhesionHemostasisChemistryAdhesiveSurgeryImmunologyBiochemistryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adhesion of blood clots to blood vessels, such as through the adhesion of fibrin, is essential in hemostasis. While numerous strategies for initiating clot formation and preventing clot lysis are being developed to create improved hemostatic agents, strategies for enhancing clot adhesion have not been widely explored. Here, we show that adhesion of blood clots can be increased by adding a previously characterized synthetic polymer that is crosslinked by coagulation factor XIIIa during clotting. Addition of the polymer to normal plasma increased the adhesive strength of clots by 2-fold. It also recovered the adhesive strength of nonadhesive fibrinogen-deficient whole blood clots from <0.06 kPa to 1.9 ± 0.14 kPa, which is similar to the adhesive strength of a fibrinogen-rich clot (1.8 ± 0.64 kPa). The polymer also enabled plasma clots to remain adhered under fibrinolytic conditions. By demonstrating that the adhesive strength of clots can be increased with a synthetic material, this provides a potential strategy for creating advanced hemostatic materials, such as treatments for fibrinogen deficiency in trauma-induced coagulopathy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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