Characteristics of Extracellular Vesicles in Red Blood Concentrates Change with Storage Time and Blood Manufacturing Method
Notice bibliographique
Résumé
Background: Extracellular vesicles (EVs) in blood products are potential effectors of inflammation and coagulation after transfusion. The aim of this study was to assess the impact of different blood manufacturing methods and duration of hypothermic storage on the EV subpopulations in relation to other in vitro quality parameters of red blood cell concentrate (RCC) products. Methods: RCCs were produced using whole blood filtration (WBF) or red cell filtration (RCF) (n = 12/method), refrigerated for 43 days, and evaluated for EV size profile and concentration, red cell deformability, ATP and 2,3-DPG, hemolysis, and hematological indices. Results: The total number of EVs increased significantly with storage in both methods, and WBF-RCCs contained the higher numbers of EVs compared to RCF-RCCs. The concentration of small EVs was greater in WBF-RCCs versus RCF-RCCs, with difference between the two methods observed on day 43 of storage (p = 0.001). Throughout storage, significant decreases were identified in ATP, 2,3-DPG, and EImax, while an increase in hemolysis was observed in both RCC products. Conclusion: The dynamic shift in the size and concentration of the EV subpopulations is dependent on the blood manufacturing method and length of storage. Better understanding of the potential clinical implications of these heterogeneous populations of EVs are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».