Whole Cigarette Smoke Increased the Expression of TLRs, HBDs, and Proinflammory Cytokines by Human Gingival Epithelial Cells through Different Signaling Pathways
Notice bibliographique
Résumé
The gingival epithelium is becoming known as a regulator of the oral innate immune responses to a variety of insults such as bacteria and chemicals, including those chemicals found in cigarette smoke. We investigated the effects of whole cigarette smoke on cell-surface-expressed Toll-like receptors (TLR)-2, -4 and -6, human β-defensin (HBD) and proinflammatory cytokine expression and production in primary human gingival epithelial cells. Whole cigarette smoke was shown to increase TLR2, TLR4 and TLR6 expression. Cigarette smoke led to ERK1/2, p38 and JNK phosphorylation in conjunction with nuclear factor-κB (NFκB) translocation into the nucleus. TLR expression following cigarette smoke exposure was down regulated by the use of ERK1/2, p38, JNK MAP kinases, and NFκB inhibitors, suggesting the involvement of these signaling pathways in the cellular response against cigarette smoke. Cigarette smoke also promoted HBD2, HBD3, IL-1β, and IL-6 expression through the ERK1/2 and NFκB pathways. Interestingly, the modulation of TLR, HBD, and cytokine expression was maintained long after the gingival epithelial cells were exposed to smoke. By promoting TLR, HBDs, and proinflammatory cytokine expression and production, cigarette smoke may contribute to innate immunity dysregulation, which may have a negative effect on human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».