Effects of a high-molecular-weight cranberry fraction on growth, biofilm formation and adherence of Porphyromonas gingivalis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Porphyromonas gingivalis is a major aetiological agent of periodontitis, a destructive disease affecting the tooth-supporting tissues. Recent reports have indicated that high-molecular-weight molecules from cranberry juice concentrate can prevent the attachment of human pathogens to host tissues. OBJECTIVES: The aim of the present study was to investigate the effect of non-dialysable material (NDM) prepared from cranberry juice concentrate on growth, biofilm formation and adherence properties of P. gingivalis. METHODS: The effect of cranberry NDM on biofilm formation was studied using a polystyrene microplate assay and by scanning electron microscopy. The effect of cranberry NDM on the attachment properties of P. gingivalis was evaluated by a microplate assay in which mammalian proteins were immobilized into wells. RESULTS: Our results indicated that cranberry NDM is a potent inhibitor of biofilm formation by P. gingivalis. However, it has no effect on growth and viability of bacteria. Cranberry NDM also prevented significantly the attachment of P. gingivalis to surfaces coated with type I collagen, fibrinogen or human serum. CONCLUSIONS: Our data suggest that cranberry constituents may have a beneficial effect for the prevention and treatment of periodontitis by reducing the capacity of P. gingivalis to colonize periodontal sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».