Neuropeptide Release from Dental Pulp Cells by RgpB via Proteinase-Activated Receptor-2 Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Dental pulp inflammation often results from dissemination of periodontitis caused mostly by Porphyromonas gingivalis infection. Calcitonin gene-related peptide and substance P are proinflammatory neuropeptides that increase in inflamed pulp tissue. To study an involvement of the periodontitis pathogen and neuropeptides in pulp inflammation, we investigated human dental pulp cell neuropeptide release by arginine-specific cysteine protease (RgpB), a cysteine proteinase of P. gingivalis, and participating signaling pathways. RgpB induced neuropeptide release from cultured human pulp cells (HPCs) in a proteolytic activity-dependent manner at a range of 12.5-200 nM. HPCs expressed both mRNA and the products of calcitonin gene-related peptide, substance P, and proteinase-activated receptor-2 (PAR-2) that were also found in dental pulp fibroblast-like cells. The PAR-2 agonists, SLIGKV and trypsin, also induced neuropeptide release from HPCs, and HPC PAR-2 gene knockout by transfection of PAR-2 antisense oligonucleotides inhibited significantly the RgpB-elicited neuropeptide release. These results indicated that RgpB-induced neuropeptide release was dependent on PAR-2 activation. The kinase inhibitor profile on the RgpB-neuropeptide release from HPC revealed a new PAR-2 signaling pathway that was mediated by p38 MAPK and activated transcription factor-2 activation, in addition to the PAR-2-p44/42 p38MAPK and -AP-1 pathway. This new RgpB activity suggests a possible link between periodontitis and pulp inflammation, which may be modulated by neuropeptides released in the lesion.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».