Identification of acid-resistant proteins in acquired enamel pellicle
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study characterized the proteome profile of the acquired pellicle formed in vivo on enamel. Changes in this proteome profile after exposure to lactic or citric acid were also evaluated. METHODS: Volunteers (n=8) were subjected to dental prophylaxis. After 2 h to allow the formation of the acquired pellicle, the teeth were isolated with cotton rolls and 1 mL of citric acid (1%, pH 2.5) or lactic acid (0.1 M pH 4.8) or deionized water was gently applied with a pipette on the anterior teeth (both maxillary and mandibular) for 10 s. In sequence, the pellicle was collected with an electrode filter paper soaked in 3% citric acid. This procedure was repeated for two additional days following a crossover protocol. Proteins were subjected to reverse phase liquid chromatography coupled to mass spectrometry (nLC-ESI-MS/MS). MS/MS data were processed and submitted to Proteome Discoverer software. Searches were done using SWISS-PROT and TrEMBL databases for human proteins. RESULTS: In total, seventy-two proteins were present in all groups and were submitted to quantitative analysis (SIEVE). Some of these proteins were increased more than two-fold after exposure to the acids. Among them, cystatin-B was increased 20- and 13-fold after exposure to citric and lactic acids, respectively. Additionally, some proteins were identified in only one of the groups (18, 5, and 11 proteins for deionized water, citric and lactic acids, respectively). CONCLUSIONS: Our results open new insights regarding potentially acid-resistant proteins that could be added to dental products to prevent acidic dissolution of the teeth.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».