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Enregistrement W2014076617 · doi:10.1177/0022034511420721

Whole-saliva Proteolysis and Its Impact on Salivary Diagnostics

2011· article· en· W2014076617 sur OpenAlexafffund
Konstantina Thomadaki, Eva J. Helmerhorst, Na Tian, Xiuli Sun, Walter L. Siqueira, David R. Walt, Frank G. Oppenheim

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésSalivaProteolysisChemistryDentistryMedicineBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest in the use of human whole saliva for diagnostics and disease monitoring as an alternative to blood samples. In contrast to blood, whole saliva is a non-sterile body fluid. Proper hand-ling and storage are required to preserve the integrity of potential biomarkers. We investigated salivary autoproteolytic degradation using a variety of approaches. We determined inhibition of protease activities by monitoring the endogenous proteome. In addition, the stability of highly protease-susceptible proteins-histatin 5, statherin, and PRP1-was assessed. Experimental variables included (a) protease inhibitors, (b) salivary pH, (c) incubation temperatures, and (d) sample heating. A cocktail containing AEBSF, aprotinin, pancreatic trypsin inhibitor, leupeptin, antipain, and EDTA could not prevent histatin 5, statherin, or PRP1 degradation in whole saliva. Among the other treatments evaluated, short-term storage of freshly collected samples on ice was effective without interfering with the chemistry of the proteome. In conclusion, whole saliva contains a unique mixture of enzymes as evidenced from their resilience to protease inhibition. Analytical evidence on protein stability is needed to ensure the validity of salivary biomarker study outcomes. Analysis of the data presented will provide help and guidance for the use of saliva samples for diagnostic purposes.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations147
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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