Characterization of a mouse model to study the relationship between apical periodontitis and atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: First, to determine the feasibility of using the low-density lipoprotein receptor knockout (LDLR KO) mouse model to study apical periodontitis (AP). Secondly, to investigate the causal relationship between AP and atherosclerosis. It was hypothesized that it would be feasible to induce AP and atherosclerosis in LDLR KO mice and find a difference in atherosclerosis between AP and Sham groups. METHODOLOGY: Using a published methodology, AP was induced in LDLR KO mice by exposing the dental pulp of the four first molars (Tx). Shams received only anaesthesia. Mice were fed a high fat, Western-type diet (WTD), to induce atherosclerosis. At 16 weeks, mice were euthanized and aortas collected to measure atherosclerosis lesion burden (oil red O staining). Periapical lesions were validated using micro-CT and histology. Systemic inflammation was measured using a cytokine array. RESULTS: Both groups developed a similar degree of atherosclerosis (mean lesion area 7.46 ± 0.44% in the Tx group compared with 7.65 ± 0.46%, in the Sham group, P = 0.77), and a similar degree of inflammation. Periapical lesions (PALs) in all four molars were only identified in a small subset of Tx mice. CONCLUSIONS: A novel mouse model, which combines AP and CVD, was created. This model allows investigation of the relationship between the two diseases, whilst avoiding other potential common confounders. Although no difference in the degree of atherosclerosis was found between the groups, more studies in which the number of periapical lesions, changes in systemic inflammation and the degree of atherosclerosis are correlated are necessary to ultimately determine the impact of AP on CVD.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».