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Enregistrement W2067056975 · doi:10.1111/j.1574-6968.2001.tb10835.x

Inactivation of tissue inhibitor of metalloproteinases-1 (TIMP-1) by<i>Porphyromonas gingivalis</i>

2001· article· en· W2067056975 sur OpenAlexafffund
Daniel Grenier, D. Mayrand

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Letters · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPorphyromonas gingivalisMatrix metalloproteinaseChemistryMicrobiologyMetalloproteinaseProteolytic enzymesInflammationTissue inhibitor of metalloproteinasePeriodontal pathogenProteolysisMolecular biologyBiologyBacteriaBiochemistryEnzymeImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to periodontal inflammation, host cells release matrix metalloproteinases (MMPs) that contribute to periodontal tissue breakdown unless the tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMPs) neutralize their activity. In this study, the capacity of Porphyromonas gingivalis to inactivate TIMP-1 was investigated. Proteolytic digestion of TIMP-1 was monitored by SDS-PAGE and Western immunoblotting. Planktonic cells and biofilms of P. gingivalis degraded TIMP-1 with production of several lower molecular mass fragments. Incorporation of human serum in the assay mixture had no effect on the degradation of TIMP-1 by P. gingivalis, whereas a cysteine proteinase inhibitor caused a complete inhibition. Using a fluorogenic assay, it was found that TIMP-1 treated with P. gingivalis lost its capacity to inhibit MMP-9 activity. This study revealed the potential of P. gingivalis to inactivate TIMP-1 through proteolytic degradation. This phenomenon may contribute to increasing significantly the level of active MMPs in affected periodontal sites and subsequently favor tissue destruction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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