Les vésicules extracellulaires dérivées de plaquettes améliorent la fonction lymphatique
Bibliographic record
Abstract
Les plaquettes sont essentielles au développement lymphatique dès l’embryogenèse et maintiennent la séparation lympho-sanguine au cours de la vie. Elles participent directement à la lymphangiogenèse et à la réparation des vaisseaux en plus d’améliorer l’intégrité lymphatique in vitro. En présence d’apolipoprotéine A-I (apoA-I), les plaquettes consolident les connexions intercellulaires en adhérant à l’endothélium lymphatique. Toutefois, les plaquettes sont absentes de la lymphe, contrairement à leurs vésicules extracellulaires (pEVs) exprimant un protéome similaire. De plus, leur concentration dans la lymphe s’accentue en condition d’inflammation chronique, par exemple lors de l’athérosclérose. En ayant caractérisé les effets de ces vésicules sur l’intégrité lymphatique durant ma maîtrise, nous montrons que les pEVs sont rapidement internalisées par les LECs et aident à préserver l’intégrité lymphatique des effets délétères des constituants de la lymphe tels que les EVs dérivées des globules rouges (rbEVs). In vitro, des concentrations physiologiques de pEVs limitent la production d’espèces réactives d’oxygène (ROS) et diminuent la nécrose des cellules. Comme les pEVs injectées dans le derme de la peau sont prises en charge par les cellules endothéliales des vaisseaux lymphatiques collecteurs et qu’elles voyagent jusqu’aux ganglions afférents, nous croyons qu’une partie des pEVs circulantes dans la lymphe serait cruciale pour le maintien d’une fonction lymphatique adéquate lors de maladies chroniques inflammatoires telles que l’athérosclérose.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".