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Enregistrement W2569883412 · doi:10.1182/blood.v120.21.sci-34.sci-34

Molecular Triggers of Granule Formation in Megakaryocytes and Platelets

2012· article· en· W2569883412 sur OpenAlexaff
Walter H.A. Kahr

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlateletHermansky–Pudlak syndromeCell biologyDense granuleGranule (geology)MegakaryocyteBiologyPlatelet activationBiogenesisChemistryImmunologyBiochemistryProgenitor cellStem cellPathologyGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract SCI-34 Platelet secretory granules develop within maturing bone marrow-resident megakaryocytes, where α-granules, δ-granules, and lysosomes are transported to extending proplatelets (1) and undergo further maturation after platelets are released into the circulation. Mature platelets contain 50 to 80 membrane-enclosed α-granules, three to eight dense (δ-) granules, and a few lysosomes. δ-granules store calcium, phosphate, ADP, ATP, and serotonin, which play important roles during platelet activation. α-granules store numerous soluble and membrane-bound proteins, including adhesion molecules, cytokines, chemokines, coagulation and fibrinolytic proteins, immunologic modulators, and an assortment of complement, growth, and pro- and antiangiogenic factors. These play important roles in clotting, angiogenesis, inflammation, wound healing, and bone remodeling, and provide defenses against infections. Insights into megakaryocyte and platelet δ-granule development have come from studying inherited δ-granule deficiencies such as Hermansky-Pudlak syndrome (HPS) and Chediak-Higashi syndrome (CHS; MIM214500), for which mouse models also exist. Several genes/proteins linked to the regulation of vesicle trafficking have been implicated in δ-granule formation. These include components of BLOC (biogenesis of lysosome-related organelles complex) protein complexes (BLOC-1, −2, and −3), known vesicle-trafficking proteins (VPS33A and the β3A and δ subunit of AP-3), and the BEACH domain, containing protein LYST. Less is known about α-granule development, in which two inherited disorders result in platelets lacking α-granules: ARC syndrome (Arthrogryposis, Renal dysfunction, and Cholestasis; MIM208085) and gray platelet syndrome (GPS; MIM139090). GPS is characterized by variable thrombocytopenia and large, gray-appearing platelets on blood smears, with α-granules and α-granule proteins markedly decreased or absent. We and others recently determined that GPS is caused by mutations in NBEAL2, encoding a BEACH protein (2, 3, 4). Our work has also shown that the large α-granule-deficient platelets in ARC syndrome can arise due to mutations in VPS33B, encoding the Sec1/Munc18 (SM) protein VPS33B involved in vesicular trafficking (5). SM proteins are known to interact with membrane-associated soluble N-ethylmaleimide-sensitive fusion (NSF)-attachment protein receptors (SNAREs) of the syntaxin subfamily. Recently we have also identified VPS16B as a VPS33B-binding protein. A patient with homozygous missense mutations in C14orf133, encoding VPS16B, has ARC syndrome, with platelets lacking α-granules and stored α-granule proteins. Thus VPS16B is also required for megakaryocyte and platelet α-granule formation, and, in contrast to GPS, in which platelets have α-granule membrane proteins such as P-selectin, VPS16 null platelets lack P-selectin. The observation that GPS and ARC platelets lack α-granules but contain δ-granules, while HPS platelets are devoid of δ-granules but contain α-granules, suggests there are distinct pathways for δ-granule and α-granule biogenesis in maturing megakaryocytes. Immunofluorescence microscopy suggests that VPS16B and VPS33B act along the trans-Golgi network/late endosome/α-granule vesicular trafficking pathway during formation of α-granules in megakaryocytes. It is predicted that complexes containing VPS33B and VPS16B facilitate docking and fusion of intracellular vesicles during α-granule formation, while NBEAL2 promotes the maturation of nascent α-granule vesicles. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2012
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