The clinical significance of platelet microparticle-associated microRNAs
Notice bibliographique
Résumé
Circulating blood platelets play a central role in the maintenance of hemostasis. They adhere to subendothelial extracellular matrix proteins that become exposed upon vessel wall damage, which is followed by platelet activation, further platelet recruitment, platelet aggregation and formation of an occlusive, or non-occlusive, platelet thrombus. Platelets host a surprisingly diverse transcriptome, which is comprised of ~9500 messenger RNAs (mRNAs) and different classes of non-coding RNAs, including microRNAs, as well as a significant repertoire of proteins that contribute to their primary (adhesion, aggregation, granule secretion) and alternative (RNA transfer, mRNA translation, immune regulation) functions. Platelets have the propensity to release microparticles (MPs; 0.1-1 μm in diameter) upon activation, which may mediate inflammatory responses and contribute to exacerbate inflammatory diseases and conditions. Carrying components of the platelets' cytoplasm, platelet MPs may exert their effects on recipient cells by transferring their content in platelet-derived bioactive lipid mediators, cytokines, mRNAs and microRNAs. Platelet MP-associated microRNAs may thus function also outside of platelets and play an important role in intercellular signaling and gene expression programming across the entire circulatory system. The role and importance of platelet MP-associated microRNAs in various aspects of biology and pathophysiology are increasingly recognized, and now provide the scientific basis and rationale to support further translational research and clinical studies. The clinical significance, pathophysiological role as well as the diagnostic and therapeutic potential of platelet MP-associated microRNAs in cardiovascular diseases, platelet transfusion and cancer will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».