Donor genetics and storage conditions influence mitochondrial DNA and extracellular vesicle levels in RBC units
Notice bibliographique
Résumé
Mitochondrial DNA (mtDNA) shares characteristics with bacterial DNA and activates immune cells via TLR9Extracellular vesicles (EVs) and mtDNA have been found in blood products and can activate immune cells; we sought to characterize their evolution in stored blood products. From a previous study of hemolysis in 13,403 blood donors, a second blood unit was drawn from 651 donors and sampled at days 10, 21, and 42. EV counts and RBC-EVs increased with storage time, and EV levels were higher in males and in RBC units processed in AS-1 compared with AS-3. mtDNA levels were higher in females and RBC units processed in AS-3. EV populations and mtDNA levels were highly correlated within donors for 98 donations obtained 2-12 months apart. Quantitative trait locus analysis revealed several genetic associations, most notably linking mtDNA levels with polymorphisms in ANKLE1, which encodes an erythroid-specific protein that preferentially cleaves mtDNA. These data suggest that donor-intrinsic factors may influence mtDNA and EV levels found in RBC units. This finding lends impetus to determining if genetic or environmental factors control levels of these immune mediators in blood donors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».