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Enregistrement W2412688330 · doi:10.1080/10408363.2016.1200008

Platelets are versatile cells: New discoveries in hemostasis, thrombosis, immune responses, tumor metastasis and beyond

2016· review· en· W2412688330 sur OpenAlexafffund
Xiaohong Xu, Dan Zhang, Brigitta Elaine Oswald, Naadiya Carrim, Xiaozhong Wang, Yan Hou, Qing Zhang, Christopher Lavalle, Thomas McKeown, Alexandra H. Marshall, Heyu Ni

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Clinical Laboratory Sciences · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalCanadian Blood ServicesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHemostasisPlateletImmune systemMetastasisThrombosisMedicineCancer researchImmunologyBiologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platelets are small anucleate blood cells generated from megakaryocytes in the bone marrow and cleared in the reticuloendothelial system. At the site of vascular injury, platelet adhesion, activation and aggregation constitute the first wave of hemostasis. Blood coagulation, which is initiated by the intrinsic or extrinsic coagulation cascades, is the second wave of hemostasis. Activated platelets can also provide negatively-charged surfaces that harbor coagulation factors and markedly potentiate cell-based thrombin generation. Recently, deposition of plasma fibronectin, and likely other plasma proteins, onto the injured vessel wall has been identified as a new "protein wave of hemostasis" that may occur even earlier than the first wave of hemostasis, platelet accumulation. Although no experimental evidence currently exists, it is conceivable that platelets may also contribute to this protein wave of hemostasis by releasing their granule fibronectin and other proteins that may facilitate fibronectin self- and non-self-assembly on the vessel wall. Thus, platelets may contribute to all three waves of hemostasis and are central players in this critical physiological process to prevent bleeding. Low platelet counts in blood caused by enhanced platelet clearance and/or impaired platelet production are usually associated with hemorrhage. Auto- and allo-immune thrombocytopenias such as idiopathic thrombocytopenic purpura and fetal and neonatal alloimmune thrombocytopenia may cause life-threatening bleeding such as intracranial hemorrhage. When triggered under pathological conditions such as rupture of an atherosclerotic plaque, excessive platelet activation and aggregation may result in thrombosis and vessel occlusion. This may lead to myocardial infarction or ischemic stroke, the major causes of mortality and morbidity worldwide. Platelets are also involved in deep vein thrombosis and thromboembolism, another leading cause of mortality. Although fibrinogen has been documented for more than half a century as essential for platelet aggregation, recent studies demonstrated that fibrinogen-independent platelet aggregation occurs in both gene deficient animals and human patients under physiological and pathological conditions (non-anti-coagulated blood). This indicates that other unidentified platelet ligands may play important roles in thrombosis and might be novel antithrombotic targets. In addition to their critical roles in hemostasis and thrombosis, emerging evidence indicates that platelets are versatile cells involved in many other pathophysiological processes such as innate and adaptive immune responses, atherosclerosis, angiogenesis, lymphatic vessel development, liver regeneration and tumor metastasis. This review summarizes the current knowledge of platelet biology, highlights recent advances in the understanding of platelet production and clearance, molecular and cellular events of thrombosis and hemostasis, and introduces the emerging roles of platelets in the immune system, vascular biology and tumorigenesis. The clinical implications of these basic science and translational research findings will also be discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations346
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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