C5L2 CRISPR KO enhances dental pulp stem cell-mediated dentinogenesis via TrkB under TNFα-induced inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Dental caries is one of the most common human pathological conditions resulting from the invasion of bacteria into the dentin. Current treatment options are limited. In many cases, endodontic therapy leads to permanent pulp tissue loss. Dentin–pulp complex regeneration involves dental pulp stem cells (DPSCs) that differentiate into odontoblast-like cells under an inflammatory context. However, limited information is available on how DPSC differentiation processes are affected under inflammatory environments. We identified the crucial role of complement C5a and its receptor C5aR in the inflammation-induced odontoblastic DPSC differentiation. Methodology: Here, we further investigated the role of a second and controversial C5a receptor, C5L2, in this process and explored the underlying mechanism. Human DPSCs were examined during 7-, 10-, and 14-day odontogenic differentiation treated with TNFα, C5L2 CRISPR, and tyrosine receptor kinase B (TrkB) antagonist [cyclotraxin-B (CTX-B)]. Results: Our data demonstrate that C5L2 CRISPR knockout (KO) enhances mineralization in TNFα-stimulated differentiating DPSCs. We further confirmed that C5L2 CRISPR KO significantly enhances dentin sialophosphoprotein (DSPP) and dentin matrix protein-1 (DMP-1) expression after 14-day odontoblastic DPSC differentiation, and treatment with CTX-B abolished the TNFα/C5L2 CRISPR KO-induced DSPP and DMP-1 increase, suggesting TrkB’s critical role in this process. Conclusion and Key applications: Our data suggest a regulatory role of C5L2 and TrkB in the TNFα-induced odontogenic DPSC differentiation. This study may provide a useful tool to understand the mechanisms of the role of inflammation in dentinogenesis that is required for successful DPSC engineering strategies.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».