Differences and Compatibility between Human and Porcine Fibrinolytic Components toward Plasmin Generation and Fibrin Degradation
Notice bibliographique
Résumé
Fibrinolysis is the process of blood clot breakdown by the enzyme plasmin. Despite increased usage of large animals such as pigs to study fibrinolysis in human disease models, a comprehensive study comparing the human and porcine fibrinolytic factors has not been reported. To directly compare and characterize structural and functional differences between human and porcine fibrinolytic factors. Using human or porcine source of plasminogen, tissue-type plasminogen activator (tPA), and fibrinogen, we investigated how various permutations of the three fibrinolytic factors affect overall plasmin generation. Human or porcine plasmin breakdown of fibrin generated from human or porcine fibrinogen was also investigated using turbidity-based lysis assay and visualized using SDS-PAGE. Primary structures of the various proteins were also compared. All-human components had a 24-fold higher plasmin generation than all-porcine components. Species dependence on plasmin generation was the most dependent on fibrin source, where human fibrin presence led to a 2- to 34-fold higher plasmin generation than porcine fibrin. Porcine plasmin was the better enzyme for human or porcine fibrin breakdown due to a 2.7-fold and 6.7-fold higher kcat, respectively. Peptide sequence analyses show the greatest differences lie in Kringle domain 1 for plasminogen and Kringle domain 2 for tPA, both of which bind fibrin. Fibrinogen chains also show the greatest difference within the αC domain, which has known plasminogen and tPA binding sites. Although similar, there are notable and specific differences between the human and porcine fibrinolytic systems, particularly toward plasmin generation and fibrin breakdown.
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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 ».