Red blood cell urate levels are linked to hemolysis in vitro and post‐transfusion as a function of donor sex, population and genetic polymorphisms in <scp>SLC2A9</scp> and <scp>ABCG2</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Storage of packed red blood cells (RBCs) for transfusion leads to biochemical and morphological changes, increasing hemolysis risk. Urate levels in blood bags at donation contribute to the molecular heterogeneity and hemolytic propensity of stored RBCs. However, studies to date have been underpowered to investigate at scale the contribution of donor demographics and genetics to the heterogeneity in urate levels across donations. STUDY DESIGN AND METHODS: Urate levels were measured in 13,091 RBC units from the REDS study. Characteristics tested included hemolysis parameters (spontaneous, osmotic, oxidative) at storage end and post-transfusion hemoglobin (Hb) increments in recipients. Donor demographics, urate levels, and genetic variants were analyzed for associations with these outcomes. RESULTS: Elevated urate levels were linked to male sex, older age, high BMI, and Asian descent. Units with high urate levels exhibited increased spontaneous and osmotic hemolysis, while oxidative hemolysis was unaffected. Genetic variants in SLC2A9 (V282I) and ABCG2 (Q141K) were strongly associated with elevated urate, particularly in Asian donors. Post-transfusion analyses revealed that units from female donors carrying these variants were associated with reduced Hb increments, with up to a 31% reduction in efficacy. This effect was not observed in male donors. DISCUSSION: RBC urate levels and genetic traits significantly impact storage quality and transfusion outcomes. These findings highlight the importance of donor molecular characteristics for optimizing transfusion strategies. Moreover, genetic and metabolic insights may inform donor recruitment efforts, providing health feedback to volunteers while ensuring effective transfusion products.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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)
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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 ».