Donor‐dependent aging of young and old red blood cell subpopulations: Metabolic and functional heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Characteristics of red blood cells (RBCs) are influenced by donor variability. This study assessed quality and metabolomic variables of RBC subpopulations of varied biologic age in red blood cell concentrates (RCCs) from male and female donors to evaluate their contribution to the storage lesion. Study Design and Methods Red blood cell concentrates from healthy male (n = 6) and female (n = 4) donors were Percoll separated into less dense (“young”, Y‐RCCs) and dense (“old”, O‐RCCs) subpopulations, which were assessed weekly for 28 days for changes in hemolysis, mean cell volume (MCV), hemoglobin concentration (MCHC), hemoglobin autofluorescence (HGB), morphology index (MI), oxygen affinity (p50), rigidity, intracellular reactive oxygen species (ROS), calcium ([Ca2+]), and mass spectrometry–based metabolomics. Results Young RCCs having disc‐to‐discoid morphology showed higher MCV and MI, but lower MCHC, HGB, and rigidity than O‐RCCs, having discoid‐to‐spheroid shape. By Day 14, Y‐RCCs retained lower hemolysis and rigidity and higher p50 compared to O‐RCCs. Donor sex analyses indicated that females had higher MCV, HGB, ROS, and [Ca2+] and lower hemolysis than male RBCs, in addition to having a decreased rate of change in hemolysis by Day 28. Metabolic profiling indicated a significant sex‐related signature across all groups with increased markers of high membrane lipid remodeling and antioxidant capacity in Y‐RCCs, whereas O‐RCCs had increased markers of oxidative stress and decreased coping capability. Conclusion The structural, functional, and metabolic dissimilarities of Y‐RCCs and O‐RCCs from female and male donors demonstrate RCC heterogeneity, where RBCs from females contribute less to the storage lesion and age slower than males.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».