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Enregistrement W4383533656 · doi:10.1038/s41467-023-39598-9

Highly efficient platelet generation in lung vasculature reproduced by microfluidics

2023· article· en· W4383533656 sur OpenAlexaff
Xiaojuan Zhao, Dominic Alibhai, Tony G. Walsh, Nathalie Tarassova, Maximilian Englert, Semra Zuhal Birol, Yong Li, Christopher Williams, Chris Neal, Philipp Burkard, Stephen Cross, Elizabeth W. Aitken, Amie K. Waller, José Ballester‐Beltrán, Peter W. Gunning, Edna C. Hardeman, Ejaife O. Agbani, Bernhard Nieswandt, Ingeborg Hers, Cédric Ghevaert, Alastair W. Poole

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of BristolBritish Heart FoundationWellcome TrustMedical Research CouncilWellcome
Mots-clésMicrofluidicsPlateletLungNanotechnologyComputer scienceMedicineMaterials scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platelets, small hemostatic blood cells, are derived from megakaryocytes. Both bone marrow and lung are principal sites of thrombopoiesis although underlying mechanisms remain unclear. Outside the body, however, our ability to generate large number of functional platelets is poor. Here we show that perfusion of megakaryocytes ex vivo through the mouse lung vasculature generates substantial platelet numbers, up to 3000 per megakaryocyte. Despite their large size, megakaryocytes are able repeatedly to passage through the lung vasculature, leading to enucleation and subsequent platelet generation intravascularly. Using ex vivo lung and an in vitro microfluidic chamber we determine how oxygenation, ventilation, healthy pulmonary endothelium and the microvascular structure support thrombopoiesis. We also show a critical role for the actin regulator Tropomyosin 4 in the final steps of platelet formation in lung vasculature. This work reveals the mechanisms of thrombopoiesis in lung vasculature and informs approaches to large-scale generation of platelets.

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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