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Enregistrement W3173759277 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.lb598

Identification of eNOS‐based Megakaryocyte Subpopulations and Their Pharmacological Characterization by IFNγ and IL‐10

2018· article· en· W3173759277 sur OpenAlexaff
Gabriela Lesyk, Paul Jurasz

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnosMegakaryocytePlateletBiologyNitric oxideAndrologyInternal medicineMolecular biologyEndocrinologyChemistryNitric oxide synthaseImmunologyCell biologyMedicineStem cellProgenitor cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Recently, our laboratory identified in human blood two platelet subpopulations based on the presence or absence of a functional endothelial nitric oxide synthase (eNOS)‐signalling pathway and the ability to produce nitric oxide (NO). We have found that eNOS‐negative (eNOS neg ) platelets, although less abundant are more reactive than eNOS‐positive (eNOS pos ) platelets and initiate aggregate/thrombus formation, while eNOS‐positive platelets through their ability to generate NO limit aggregate size. As platelets derive from bone marrow megakaryocytes, we hypothesized that eNOS neg and eNOS pos subpopulations of megakaryocytes exist and give rise to their respective eNOS‐based platelet subpopulations. Additionally, we hypothesized that interferon‐γ (IFNγ) and interleukin‐10 (IL‐10), which are known to counter‐regulate eNOS expression and megakaryocyte differentiation, would determine in a concentration manner the ratio of eNOS neg to eNOS pos megakaryocytes. Methods The human megakaryoblastic cell line (Meg‐01) and megakaryocytes isolated from eNOS‐GFP transgenic mice were studied. RT‐PCR and DNA sequencing were performed to validate eNOS presence within Meg‐01. Flow cytometry was used to identify eNOS neg and eNOS pos megakaryocytes, and NO production was measured using DAF‐FM, a cell‐permeable fluorescent probe. Further, Meg‐01 cells were treated for 48 hours with IFNγ (0 – 100 ng/ml) and IL‐10 (0 – 100 ng/ml), and eNOS as well as inducible NOS (iNOS) were measured by flow cytometry and immunoblot, respectively. Results The presence of eNOS was confirmed in Meg‐01 and eNOS‐GFP transgenic mice. Similar to human platelets, the majority of Meg‐01 cells were eNOS pos (91.5%±1.2 vs. 8.5%±1.2 eNOS neg , P<0.05 ) and NO‐producing (92.0%±3.34 vs. 8.0%±6.68 non‐producing, P < 0.05 ). Conversely, similar to mouse platelets, the majority of mouse megakaryocytes were eNOS neg (95.8%±0.7 vs. 4.2%±0.7 eNOS pos , P < 0.05 ). The proinflammatory cytokine IFNγ decreased the percent eNOS pos Meg‐01 in a concentration‐dependent manner and also increased the level of iNOS within Meg‐01. IL‐10 in a concentration‐dependent manner (10–100ng/ml) reversed IFNγ‐induced iNOS expression, but not the decrease in percent eNOS pos Meg‐01. The changes in eNOS expression within Meg‐01 were further confirmed by qPCR within the total Meg‐01 population and demonstrated that IFNγ (10 ng/ml) caused a 6.4 fold decrease of eNOS mRNA but only 2.2 fold decrease in the presence IL‐10 (100ng/ml). Conclusions eNOS‐based megakaryocyte subpopulations exist within the Meg‐01 cell line and in eNOS‐GFP transgenic mice. Similar to previously shown for platelets, major species differences exist in eNOS pos to eNOS neg ratios between human and mouse megakaryocytes. IFNγ decreases eNOS expression and percent eNOS pos Meg‐01; while increasing iNOS expression. However, high concentrations of IL‐10 attenuated this effect. Our data show that pro‐inflammatory IFN‐γ may promote growth/differentiation of megakaryocytes with decreased levels/absence of eNOS, which may lead to formation of higher numbers of more reactive eNOS neg platelets potentially leading to higher risk of a pro‐thrombotic state. Further experiments are required to confirm whether eNOS pos and eNOS neg megakaryocytes give rise to their respective platelet subtypes. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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