Microbiota of deciduous endodontic infections analysed by MDA and Checkerboard DNA-DNA hybridization
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the microbiota of endodontic infections in deciduous teeth by Checkerboard DNA-DNA hybridization after uniform amplification of DNA in samples by multiple displacement amplification (MDA). METHODOLOGY: Forty samples from the root canal system of deciduous teeth exhibiting pulp necrosis with or without radiographically detectable periradicular/interradicular bone resorption were collected and 32 were analysed, with three individuals contributing two samples; these were MDA-amplified and analysed by Checkerboard DNA-DNA hybridization for levels of 83 bacterial taxa. Two outcome measures were used: the percentage of teeth colonized by each species and the mean proportion of each bacterial taxon present across all samples. RESULTS: The mean amount of DNA in the samples prior to amplification was 5.2 (±4.7) ng and 6.1 (±2.3) μg after MDA. The mean number of species detected per sample was 19 (±4) (range: 3-66) to the nearest whole number. The most prevalent taxa were Prevotella intermedia (96.9%), Neisseria mucosa (65.6%), Prevotella nigrescens (56.2%) and Tannerella forsythia (56.2%). Aggregatibacter (Haemophilus) aphrophilus and Helicobacter pylori were not detected. P. intermedia (10%), Prevotella tannerae (7%) and Prevotella nigrescens (4.3%) presented the highest mean proportions of the target species averaged across the positive samples. CONCLUSION: Root canals of infected deciduous teeth had a diverse bacterial population. Prevotella sp. were commonly found with P. intermedia, Prevotella tannerae and Prevotella nigrescens amongst the most prominent species detected.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».