Nanoscale Adhesion Forces between Enamel Pellicle Proteins and Hydroxyapatite
Notice bibliographique
Résumé
The acquired enamel pellicle (AEP) is important for minimizing the abrasion caused by parafunctional conditions as they occur, for instance, during bruxism. It is a remarkable feature of the AEP that a protein/peptide film can provide enough protection in normofunction to prevent teeth from abrasion and wear. Despite its obvious critical role in the protection of tooth surfaces, the essential adhesion features of AEP proteins on the enamel surface are poorly characterized. The objective of this study was to measure the adhesion force between histatin 5, a primary AEP component, and hydroxyapatite (HA) surfaces. Both biotinylated histatin 5 and biotinylated human serum albumin were allowed to adsorb to streptavidin-coated silica microspheres attached to atomic force microscope (AFM) cantilevers. A multimode AFM with a Nanoscope IIIa controller was used to measure the adhesion force between protein-functionalized silica microspheres attached to cantilever tips and the HA surface. The imaging was performed in tapping mode with a Si3N4 AFM cantilever, while the adhesion forces were measured in AFM contact mode. A collection of force-distance curves (~3,000/replicate) was obtained to generate histograms from which the adhesion forces between histatin 5 or albumin and the HA surface were measured. We found that histatin 5 exhibited stronger adhesion forces (90% >1.830 nN) to the HA surface than did albumin (90% > 0.282 nN). This study presents an objective approach to adhesion force measurements between histatin 5 and HA, and provides the experimental basis for measuring the same parameters for other AEP constituents. Such knowledge will help in the design of synthetic proteins and peptides with preventive and therapeutic benefits for tooth enamel.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».