Periodontal therapy alters gene expression of peripheral blood monocytes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We investigated the effects of periodontal therapy on gene expression of peripheral blood monocytes. METHODS: Fifteen patients with periodontitis gave blood samples at four time points: 1 week before periodontal treatment (#1), at treatment initiation (baseline, #2), 6-week (#3) and 10-week post-baseline (#4). At baseline and 10 weeks, periodontal status was recorded and subgingival plaque samples were obtained. Periodontal therapy (periodontal surgery and extractions without adjunctive antibiotics) was completed within 6 weeks. At each time point, serum concentrations of 19 biomarkers were determined. Peripheral blood monocytes were purified, RNA was extracted, reverse-transcribed, labelled and hybridized with AffymetrixU133Plus2.0 chips. Expression profiles were analysed using linear random-effects models. Further analysis of gene ontology terms summarized the expression patterns into biologically relevant categories. Differential expression of selected genes was confirmed by real-time reverse transcriptase-polymerase chain reaction in a subset of patients. RESULTS: Treatment resulted in a substantial improvement in clinical periodontal status and reduction in the levels of several periodontal pathogens. Expression profiling over time revealed more than 11,000 probe sets differentially expressed at a false discovery rate of <0.05. Approximately 1/3 of the patients showed substantial changes in expression in genes relevant to innate immunity, apoptosis and cell signalling. CONCLUSIONS: The data suggest that periodontal therapy may alter monocytic gene expression in a manner consistent with a systemic anti-inflammatory effect.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».