Transcriptomes in Healthy and Diseased Gingival Tissues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical and radiographic measures are gold standards for diagnosing periodontitis but offer little information regarding the pathogenesis of the disease. We hypothesized that a comparison of gene expression signatures between healthy and diseased gingival tissues would provide novel insights in the pathobiology of periodontitis and would inform the design of future studies. METHODS: Ninety systemically healthy non-smokers with moderate to advanced periodontitis (63 with chronic periodontitis and 27 with aggressive periodontitis) each contributed at least two diseased interproximal papillae (with bleeding on probing [BOP], probing depth [PD] > or =4 mm, and attachment loss [AL] > or =3 mm) and a healthy papilla, if available (no BOP, PD < or =4 mm, and AL < or =2 mm). RNA was extracted, amplified, reverse-transcribed, labeled, and hybridized with whole genome microarrays. Differential expression was assayed in 247 individual tissue samples (183 from diseased sites and 64 from healthy sites) using a standard mixed-effects linear model approach, with patient effects considered random with a normal distribution and gingival tissue status considered a two-level fixed effect. Gene ontology analysis classified the expression patterns into biologically relevant categories. RESULTS: Transcriptome analysis revealed that 12,744 probe sets were differentially expressed after adjusting for multiple comparisons (P <9.15 x 10(7)). Of those, 5,295 were upregulated and 7,449 were downregulated in disease compared to health. Gene ontology analysis identified 61 differentially expressed groups (adjusted P <0.05), including apoptosis, antimicrobial humoral response, antigen presentation, regulation of metabolic processes, signal transduction, and angiogenesis. CONCLUSION: Gingival tissue transcriptomes provide a valuable scientific tool for further hypothesis-driven studies of the pathobiology of periodontitis.
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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) | 0,001 | 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 découle