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Enregistrement W1972491005 · doi:10.1186/s12866-015-0364-1

Development and pyrosequencing analysis of an in-vitro oral biofilm model

2015· article· en· W1972491005 sur OpenAlexaboutno aff
James O. Kistler, Manuel Pesaro, William G. Wade

Notice bibliographique

RevueBMC Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilSymriseQueen Mary University of London
Mots-clésBiofilmVeillonellaBiologyMicrobiologyPyrosequencingSalivaDental plaquePrevotella intermediaFusobacterium nucleatumPrevotellaBacteriaStreptococcusGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dental caries and periodontal disease are the commonest bacterial diseases of man and can result in tooth loss. The principal method of prevention is the mechanical removal of dental plaque augmented by active agents incorporated into toothpastes and mouthrinses. In-vitro assays that include complex oral bacterial biofilms are required to accurately predict the efficacy of novel active agents in vivo. The aim of this study was to develop an oral biofilm model using the Calgary biofilm device (CBD) seeded with a natural saliva inoculum and analysed by next generation sequencing. The specific objectives were to determine the reproducibility and stability of the model by comparing the composition of the biofilms over time derived from (i) the same volunteers at different time points, and (ii) different panels of volunteers. RESULTS: Pyrosequencing yielded 280,093 sequences with a mean length of 432 bases after filtering. A mean of 320 and 250 OTUs were detected in pooled saliva and biofilm samples, respectively. Principal coordinates analysis (PCoA) plots based on community membership and structure showed that replicate biofilm samples were highly similar and clustered together. In addition, there were no significant differences between biofilms derived from the same panel at different times using analysis of molecular variance (AMOVA). There were significant differences between biofilms from different panels (AMOVA, P < 0.002). PCoA revealed that there was a shift in biofilm composition between seven and 14 days (AMOVA, P < 0.001). Veillonella parvula, Veillonella atypica/dispar/parvula and Peptostreptococcus stomatis were the predominant OTUs detected in seven-day biofilms, whilst Prevotella oralis, V. parvula and Streptococcus constellatus were predominant in 14-day biofilms. CONCLUSIONS: Diverse oral biofilms were successfully grown and maintained using the CBD. Biofilms derived from the same panel of volunteers were highly reproducible. This model could be used to screen both antimicrobial-containing oral care products and also novel approaches aiming to modify plaque composition, such as pre- or probiotics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations45
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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