Galectin-3 Plays an Important Role in Preterm Birth Caused by Dental Infection of Porphyromonas gingivalis
Notice bibliographique
Résumé
Dental infection is risk for preterm birth (PTB) through unclear mechanisms. We established a dental infection-induced PTB mouse model, in which Porphyromonas gingivalis (P.g.) induced PTB by 2 days. We analysed pathogenic factors contributing to PTB and their effects on trophoblasts in vitro. TNF-α, IL-8, and COX-2 were upregulated in P.g.-infected placenta. Galectin-3 (Gal-3), an immune regulator, was significantly upregulated in placenta, amniotic fluid, and serum. In vitro, P.g.-lipopolysaccharide (P.g.-LPS) increased TNF-α and Gal-3 in trophoblasts via NF-κB/MAPK signalling. Gal-3 inhibition significantly downregulated P.g.-LPS-induced TNF-α production. TNF-α upregulated Gal-3. Gal-3 also increased cytokines and Gal-3 through NF-κB/MAPK signalling. Moreover, Gal-3 suppressed CD-66a expression at the maternal-foetal interface. Co-stimulation with Gal-3 and P.g.-LPS upregulated cytokine levels, while Gal-3 plus Aggregatibacter actinomycetemcomitans (A.a.)- or Escherichia coli (E. coli)-LPS treatment downregulated them, indicating the critical role of Gal-3 especially in P.g. dental infection-induced PTB. P.g.-dental infection induced PTB, which was associated with Gal-3-dependent cytokine production. New therapies and/or diagnostic systems targeting Gal-3 may reduce PTB.
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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 | 0,001 |
| 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 ».