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Enregistrement W1913101440 · doi:10.1520/jfs14774j

Gelatinase A in Human Dentin as a New Biochemical Marker for Age Estimation

2000· article· en· W1913101440 sur OpenAlexaff
Stella Martín‐de‐las‐Heras, A. Valenzuela, Christopher M. Overall

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGelatinaseDentinGuanidinium chlorideZymographyDemineralizationMolarChemistryGelatinase AOdontoblastChromatographyBiochemistryDentistryEnzymeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dentin proteins from 24-individual permanent molars from patients aged 15 to 73 years were sequentially extracted, with guanidinium chloride (G1-extract) and then with EDTA; after demineralization, the material was again extracted with guanidinium chloride (G2-extract). Extracts were analyzed by SDS-PAGE electrophoresis and the gels were processed for zymography to detect gelatinolytic activities. The patterns of gelatinase A distribution differed in the different dentin protein fractions, and the changes varied with age. Significant differences were detected in gelatinase A in G2-extracts between individual younger than 20 years old and the rest of the sample (chi2exp = 19.429; 1 d.f.; p < or = 0.001). The incidence of true and false positives and negatives, and sensitivity and specificity for the presence of gelatinase A in dentin extracts, were calculated. Determination of gelatinase A in human dentin may be a useful marker to estimate age, especially when other morphological methods are of limited usefulness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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