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Enregistrement W2991848929 · doi:10.1182/blood.v110.11.3900.3900

Proteomics in the Study of Qualitative Platelet Defects: Validation of the Approach in the Gray Platelet Syndrome and Quebec Platelet Disorder.

2007· article· en· W2991848929 sur OpenAlexaffabout
Raj S. Kasthuri, Lorraine Anderson, LeeAnn Higgins, Jorge Di Paola, Georges E. Rivard, Catherine P.M. Hayward, Nigel S. Key

Notice bibliographique

RevueBlood · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlateletProteomeBlood Platelet DisordersProteomicsVon Willebrand factorPlatelet disorderBiologyMedicineInternal medicinePathologyImmunologyBioinformaticsBiochemistryPlatelet aggregation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Qualitative platelet defects are a heterogeneous group of disorders characterized by abnormal platelet function. Currently available laboratory assays lack sensitivity and specificity for detecting Storage Pool and Platelet Secretion defects. The Gray Platelet Syndrome (GPS) is an autosomal recessive disorder characterized by a decrease or absence of alpha granule contents. The Quebec Platelet Disorder (QPD) results from proteolysis of alpha granule proteins due to increased amounts of platelet urokinase. A decrease or deficiency of multimerin is characteristic. Proteomics is a rapidly developing field with great promise in the study of pathophysiology and biomarker development. Recent advances have made measurement of relative protein abundance in multiple samples feasible. We used one such approach, “isotope Tagging for Relative and Absolute Quantitation” (iTRAQ) to characterize the platelet proteome of healthy volunteers and patients with GPS and QPD. iTRAQ allows analysis of up to 4 different samples simultaneously, and differences in protein abundance as low as 20% are reliably detected. The platelet proteomes of 4 healthy volunteers were analyzed. Platelet proteome analysis of study patients was as follows; 2 GPS patients compared to 2 controls; 2 heterozygous GPS patients compared to a homozygote and a control; and 3 QPD patients compared to a control. For comparison, platelet proteins were grouped by location into 3 groups - receptor, alpha granule and cytoskeletal proteins. The results are shown in the figure. Protein abundance in healthy volunteers was very consistent, with inter-individual variability ≤ 20%. Distribution of receptor and cytoskeletal proteins in GPS patients mirrored the controls, but alpha granule proteins were significantly decreased as expected. Comparison of homozygous to heterozygous GPS platelets showed this to be true only in the homozygotes, again, as expected (figure inset). Variable decreases in alpha granule proteins were observed in QPD patients but this was less profound. Multimerin was detected in QPD patients, but at levels significantly lower than controls. While urokinase was not detected in QPD platelets in this study, it was detected in a parallel study evaluating platelet releasates. The iTRAQ technique was reproducible and yielded consistent results, but currently is a relatively expensive and time-consuming approach. In summary, our results suggest that the platelet proteome is tightly regulated and very stable in healthy individuals. A significant decrease in alpha granule proteins was noted in patients with GPS but this was less remarkable in the QPD group, probably because peptides resulting from urokinase-mediated proteolysis are still labeled and quantified. Figure Figure

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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