Ferroptosis regulates hemolysis in stored murine and human red blood cells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Red blood cell (RBC) metabolism regulates hemolysis during aging in vivo and in the blood bank. However, the genetic underpinnings of RBC metabolic heterogeneity and extravascular hemolysis at population scale are incompletely understood. On the basis of the breeding of 8 founder strains with extreme genetic diversity, the Jackson Laboratory diversity outbred population can capture the impact of genetic heterogeneity in like manner to population-based studies. RBCs from 350 outbred mice, either fresh or stored for 7 days, were tested for posttransfusion recovery, as well as metabolomics and lipidomics analyses. Metabolite and lipid quantitative trait loci (QTL) mapped >400 gene-metabolite associations, which we collated into an online interactive portal. Relevant to RBC storage, we identified a QTL hotspot on chromosome 1, mapping on the region coding for the ferrireductase 6-transmembrane epithelial antigen of the prostate 3 (Steap3), a transcriptional target to p53. Steap3 regulated posttransfusion recovery, contributing to a ferroptosis-like process of lipid peroxidation, as validated via genetic manipulation in mice. Translational validation of murine findings in humans, STEAP3 polymorphisms were associated with RBC iron content, lipid peroxidation, and in vitro hemolysis in 13 091 blood donors from the Recipient Epidemiology and Donor Evaluation Study. QTL analyses in humans identified a network of gene products (fatty acid desaturases 1 and 2, epoxide hydrolase 2, lysophosphatidylcholine acetyl-transferase 3, solute carrier family 22 member 16, glucose 6-phosphate dehydrogenase, very long chain fatty acid elongase, and phospholipase A2 group VI) associated with altered levels of oxylipins. These polymorphisms were prevalent in donors of African descent and were linked to allele frequency of hemolysis-linked polymorphisms for Steap3 or p53. These genetic variants were also associated with lower hemoglobin increments in thousands of single-unit transfusion recipients from the vein-to-vein database.
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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) | 0,000 | 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 ».