Clonal Analysis of the Microbiota of Severe Early Childhood Caries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Severe early childhood caries is a microbial infection that severely compromises the dentition of young children. The aim of this study was to characterize the microbiota of severe early childhood caries. METHODS: Dental plaque samples from 2- to 6-year-old children were analyzed using 16S rRNA gene cloning and sequencing, and by specific PCR amplification for Streptococcus mutans and Bifidobacteriaceae species. RESULTS: Children with severe caries (n = 39) had more dental plaque and gingival inflammation than caries-free children (n = 41). Analysis of phylotypes from operational taxonomic unit analysis of 16S rRNA clonal metalibraries from severe caries and caries-free children indicated that while libraries differed significantly (p < 0.0001), there was increased diversity than detected in this clonal analysis. Using the Human Oral Microbiome Database, 139 different taxa were identified. Within the limits of this study, caries-associated taxa included Granulicatella elegans (p < 0.01) and Veillonella sp. HOT-780 (p < 0.01). The species associated with caries-free children included Capnocytophaga gingivalis (p < 0.01), Abiotrophia defectiva (p < 0.01), Lachnospiraceae sp. HOT-100 (p < 0.05), Streptococcus sanguinis (p < 0.05) and Streptococcus cristatus (p < 0.05). By specific PCR, S. mutans (p < 0.005) and Bifidobacteriaceae spp. (p < 0.0001) were significantly associated with severe caries. CONCLUSION: Clonal analysis of 80 children identified a diverse microbiota that differed between severe caries and caries-free children, but the association of S. mutans with caries was from specific PCR analysis, not from clonal analysis, of samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle