Contamination of platelet concentrates with <i>Staphylococcus aureus</i> induces significant modulations in platelet functionality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Platelet concentrates (PCs) contaminated with Staphylococcus aureus can escape detection during PC screening, causing septic transfusion reactions. This study aimed to determine the impact of S. aureus contamination on platelet metabolism and functionality during PC storage. MATERIALS AND METHODS: Targeted metabolomics (N = 3) was performed on non-spiked PCs and PCs inoculated with 10-20 colony-forming units (CFU)/bag of S. aureus. Metabolites were quantified at 0, 48 and 144 h using high-performance mass spectrometry (MS). Additionally, PCs spiked with approximately 20 CFU/bag of S. aureus were sampled every 24 h for up to 144 h to evaluate platelet functionality using flow cytometry (N = 2). RESULTS: Eight metabolites had significantly different levels in spiked PCs (log2 fold-change ≤ or ≥±1) versus non-spiked units at 48 and 144 h. Xanthine, uridine, serine, glutamine and threonine were increased, whereas orotic acid, dihydroorotic acid and aspartic acid were decreased. Flow cytometry showed a significant decrease in expression of GPIIb while P-selectin expression was significantly increased in spiked PCs after 72 h of storage when S. aureus concentration was ≥10E+08 CFU/ml. Additionally, phosphatidylserine exposure was significantly increased after 48 h of PC storage, when S. aureus had reached a concentration of 2E+06. CONCLUSION: Contamination with S. aureus exacerbates platelet storage lesions in contaminated PCs but only when the bacterium has reached clinically significant levels.
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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 | 0,000 | 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 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 ».