Estimating Mineral Changes in Enamel Formation by Ashing/BSE and MicroCT
Notice bibliographique
Résumé
Enamel formation produces the most highly mineralized tissue in the human body. The growth of enamel crystallites is assisted by enamel proteins and proteinases. As enamel formation progresses from secretory to maturation stages, the composition of the matrix with its mineral and non-mineral components dynamically changes in an inverse fashion. We hypothesized that appropriately calibrated micro-computed tomography (µCT) technology is suitable to estimate the mineral content (weight and/or density) and volume comparable in accuracy with that for directly weighed and sectioned enamel. Different sets of mouse mandibular incisors of C57BL/6 mice were used for dissections and µCT reconstructions. Calibration phantoms corresponding to the range of enamel mineral densities were used. Secretory-stage enamel contained little mineral and was consequently too poor in contrast for enamel volumes to be accurately estimated by µCT. Maturation-stage enamel, however, showed remarkable correspondence for total mineral content per volume where comparisons were possible between and among the different analytical techniques used. The main advantages of the µCT approach are that it is non-destructive, time-efficient, and can monitor changes in mineral content of the most mature enamel, which is too physically hard to dissect away from the tooth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».