Osteogenic potential of apical papilla stem cells mediated by platelet-rich fibrin and low-level laser
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the osteogenic potential of platelet-rich fibrin (PRF) and low-level laser therapy (LLLT) on human stem cells from the apical papilla (SCAP) we isolated, characterized, and then cultured in an osteogenic medium cells with PRF and/or LLLT (660 nm, 6 J/m2-irradiation). Osteogenic differentiation was assessed by bone nodule formation and expression of bone morphogenetic proteins (BMP-2 and BMP-4), whereas the molecular mechanisms were achieved by qRT-PCR and RNA-seq analysis. Statistical analysis was performed by ANOVA and Tukey's post hoc tests (p < 0.05* and p < 0.01**). Although PRF and LLLT increased bone nodule formation after 7 days and peaked at 21 days, the combination of PRF + LLLT led to the uppermost nodule formation. This was supported by increased levels of BMP-2 and -4 osteogenic proteins (p < 0.005). Furthermore, the PRF + LLLT relative expression of specific genes involved in osteogenesis, such as osteocalcin, was 2.4- (p = 0.03) and 28.3- (p = 0.001) fold higher compared to the PRF and LLLT groups, and osteopontin was 22.9- and 1.23-fold higher, respectively (p < 0.05), after 7 days of interaction. The transcriptomic profile revealed that the combination of PRF + LLLT induces MSX1, TGFB1, and SMAD1 expression, after 21 days of osteogenic differentiation conditions exposition. More studies are required to understand the complete cellular and molecular mechanisms of PRF plus LLLT on stem cells. Overall, we demonstrated for the first time that the combination of PRF and LLLT would be an excellent therapeutic tool that can be employed for dental, oral, and craniofacial repair and other tissue engineering applications.
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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 ».