Gingival and dermal fibroblasts produce interleukin‐1β converting enzyme and interleukin‐1β but not interleukin‐18 even after stimulation with lipopolysaccharide
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial cells play a critical role in periodontal disease through the secretion of pro-inflammatory cytokines such as interleukin-1 beta (IL-1 beta) and interleukin-18 (IL-18). However, the role played by fibroblasts is still unclear. The rationale of this study was to throw light on the role of gingival fibroblasts in periodontal disease. We thus investigated the expression of IL-1 beta, IL-18, and ICE mRNA and the secretion of the corresponding proteins by human normal gingival fibroblasts before and after stimulation with lipopolysaccharide (LPS) from Porphyromonas gingivalis and Escherichia coli. IL-1 beta, IL-18, and ICE mRNA expression was evaluated by RT-PCR. Proteins were analyzed by Western blot and ELISA. We demonstrated that gingival fibroblasts expressed ICE mRNA. Basal expression of ICE was modulated following cell stimulation with lipopolysaccharide (5 mug/ml). However, gingival fibroblasts expressed low levels of IL-1 beta mRNA. The expression was potentiated by LPS. The expression of IL-1 beta mRNA was followed by the secretion of IL-1 beta but not IL-18 protein. Our study suggests that fibroblasts may be involved in the defense against infections via an IL-1 beta-mediated but not an IL-18-mediated mechanism.
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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) | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».