Phospholipid composition influences the binding of multimerin 1 and factor V/Va to the platelet membrane and modulates thrombin generation in plasma
Notice bibliographique
Résumé
Multimerin 1 (MMRN1) binds coagulation factor V (FV) and its activated form (Va) with high affinity. Both proteins bind to activated platelets and to platelet‐like membranes containing phosphatidylserine (PS) and phosphatidylehtanolamine (PE). The attenuation of FV dependent plasma thrombin generation in vitro, and the activation dependent binding of MMRN1 to platelets, led us to evaluate MMRN1 and FV/Va binding to membranes of various lipid compositions. Binding was evaluated by phospholipid binding ELISA, and surface plasmon resonance. Like FVa, MMRN1‐lipid binding was enhanced by increasing PS content of PS:PC membranes, and by increasing PE and cholesterol content of low PS membranes. While FV binding was enhanced by increasing PE content, significant binding occurred without PE, and to pure PC. Lipid mixtures that were optimal for MMRN1 and FVa binding also enhanced thrombin generation in plasma (without MMRN1) as measured by modified calibrated automated thrombograms. The data suggest that activation‐induced changes in the platelet membrane lipid distribution, alter MMRN1 and FVa binding, and influence the ability of MMRN1 to modulate FV/Va function in coagulation. Supported by CIHR and HSFO grants
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».