Transcriptomes in Healthy and Diseased Gingival Tissues
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».