TNF-α, IL-1B and IL-6 affect the differentiation ability of dental pulp stem cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This in vitro study examined the effect of the inflammatory cytokines (tumour necrosis factor-α (TNF-α), interleukin (IL)-1β, and IL-6) on osteogenic, chondrogenic, and adipogenic differentiation of dental pulp stem cells (DPSCs) which have significant relevance in future regenerative therapies. METHODS: DPSCs were isolated from the impacted third molar dental pulp and determined with flow cytometry analysis. DPSCs were divided into into 5 main groups with 3 subdivisions for each group making a total of 15 groups. Experimental groups were stimulated with TNF-α, IL-1β, IL-6, and a combination of all three to undergo osteogenic, chondrogenic, and adipogenic differentiation protocols. Next, the differentiation of each group was examined with different staining procedures under a light microscope. Histological analysis of osteogenic, chondrogenic, and adipogenic differentiated pellets was assessed using a modified Bern score. Statistical significance determined using one-way analysis of variance, and correlations were assessed using Pearson's test (two-tailed). RESULTS: Stimulation with inflammatory cytokines significantly inhibited the osteogenic, chondrogenic and adipogenic differentiation of DPSCs in terms of matrix and cell formation resulting in weak staining than the unstimulated groups with inflammatory cytokines. On contrary, the unstimulated groups of MSCs have shown to be highly proliferative ability in terms of osteogenic, chondrogenic, and adipogenic differentiation. CONCLUSIONS: DPSCs have high osteogenic, chondrogenic, and adipogenic differentiation capabilities. Pretreatment with inflammatory cytokines decreases the differentiation ability in vitro, thus inhibiting tissue formation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».