Peri‐Implantitis versus Periodontitis: Functional Differences Indicated by Transcriptome Profiling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Periodontitis and Periimplantitis are oftentimes discussed as one entity, which is reflected by therapeutical as well as by scientific approaches. It is unclear, to which extent the similarity of the clinical characteristics is attributed to similarities in the underlying disease mechanisms. PURPOSE: The main objective of the study is to display if or how different periimplantitis and periodontitis are on the mRNA level, representing a high-resolution map of disease-associated events. MATERIALS AND METHODS: Aiming to describe the pathophysiological mechanisms in vivo, primary gingival tissue from 7 periimplantitis patients, 7 periodontitis patients and 8 healthy controls was employed in order to generate genome wide transcriptome profiles. RESULTS: On the basis of quantitative transcriptome analysis, we could show that periimplantitis and periodontitis exhibit significantly different mRNA signatures. Additionally we present a disease associated mRNA profile, which displays potential periimplantitis disease mechanisms. A gene ontology analysis revealed various pathways, supporting the hypothesis of periimplantitis being a complex inflammatory disorder with a unique pathophysiology. While in periimplantitis tissue the regulation of transcripts related to innate immune responses and defense responses were dominating, in periodontitis tissues bacterial response systems prevailed. CONCLUSIONS: Taken together, our results suggest considering periimplantitis and periodontitis as disease entities with shared as well as with distinct features, which should be reflected on the therapeutical as well as on the scientific level.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».