Porphyromonas gingivalis under palmitate-induced obesogenic microenvironment modulates the inflammatory transcriptional signature of macrophage-like cells
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic diseases and low-grade chronic inflammation are interconnected: obese persons are at higher risk of developing periodontitis. However, the molecular mechanisms involved in the development and progression of periodontitis in an obesogenic microenvironment in response to periodontopathogens are still lacking. This study aims to investigate the combined effects of palmitate and Porphyromonas gingivalis on the secretion of pro-inflammatory cytokines and on transcriptional landscape modifications in macrophage-like cells. U937 macrophage-like cells were treated with palmitate and stimulated with P. gingivalis for 24h. Cytokines IL-1β, TNF-α and IL-6 were measured by ELISA in the culture medium and cell extracted RNA was submitted to a microarray analysis followed by Gene Ontology analyses. P. gingivalis, in presence of palmitate, potentiated IL-1β and TNF-α secretion in comparison to palmitate alone. Gene Ontology analyses also revealed that the combination palmitate-P. gingivalis potentiated the number of gene molecular functions implicated in the regulation of immune and inflammatory pathways compared to macrophages treated with palmitate alone. Our results provide the first comprehensive mapping of gene interconnections between palmitate and P. gingivalis during inflammatory responses in macrophage-like cells. These data highlight the importance of considering systemic conditions, specifically obesogenic microenvironment, in the management of periodontal disease in obese patients.
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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 ».