Eriodictyol Suppresses Porphyromonas gingivalis-Induced Reactive Oxygen Species Production by Gingival Keratinocytes and the Inflammatory Response of Macrophages
Notice bibliographique
Résumé
Porphyromonas gingivalis is a key pathogen of periodontitis, an inflammatory disease that affects the tooth-supporting tissues. The aim of the present study was to investigate the effects of the flavanone eriodictyol on P. gingivalis -induced reactive oxygen species (ROS) production by gingival keratinocytes and the inflammatory response of macrophages. Porphyromonas gingivalis and H 2 O 2 acted synergistically to induce ROS production by keratinocytes. The presence of eriodictyol significantly attenuated ROS production in a dose-dependent manner. We used a macrophage model to show that eriodictyol decreases the secretion of IL-1β, IL-6, IL-8, and TNF-α induced by P. gingivalis . Evidence has been brought that this anti-inflammatory property of eriodictyol may be related to its ability to prevent the activation of the NF-κB signaling pathway by P. gingivalis . This periodontal pathogen was also found to be a potent inducer of matrix metalloproteinase (MMP) production by macrophages, including MMP-2, MMP-8, and MMP-9. Eriodictyol dose-dependently inhibited the production of all three MMPs. Lastly, eriodictyol inhibited the catalytic activity of both MMP-9 and P. gingivalis collagenase. In conclusion, eriodictyol may be a potential therapeutic agent for preventing and/or treating periodontal disease due to its antioxidant, anti-inflammatory, and anti-proteinase properties.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».