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Enregistrement W2152034636 · doi:10.1111/j.1600-0765.2009.01243.x

Periodontitis-specific molecular signatures in gingival crevicular fluid

2010· article· en· W2152034636 sur OpenAlexafffund
X. M. Xiang, K. Z. Liu, A. Man, Edmond Ghiabi, Anastasia Cholakis, David A. Scott

Notice bibliographique

RevueJournal of Periodontal Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaNational Research Council Institute for Biodiagnostics
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPeriodontitisGingivitisDentistryMedicineChemistryToothpasteInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Periodontitis is currently diagnosed almost entirely on gross clinical manifestations that have been in situ for more than 50 years without significant improvement. The general objective of this study was, therefore, to evaluate whether mid-infrared spectroscopy can be used to identify disease-specific molecular alterations to the overall biochemical profile of tissues and body fluids. MATERIAL AND METHODS: A total of 190 gingival crevicular fluid samples were obtained from periodontitis (n = 64), gingivitis (n = 61) and normal sites (n = 65). Corresponding infrared absorption spectra of gingival crevicular fluid samples were acquired and processed, and the relative contributions of key functional groups in the infrared spectra were analysed. The qualitative assessment of clinical relevance of these gingival crevicular fluid spectra was interpreted with the multivariate statistical analysis-linear discriminant analysis. RESULTS: Using infrared spectroscopy, we have been able to identify four molecular signatures (representing vibrations in amide I, amide II/tyrosine rings and symmetric and asymmetric PO2- stretching vibrations of phosphodiester groups in DNA) in the gingival crevicular fluid of subjects with periodontitis or gingivitis and healthy control subjects that clearly demarcate healthy and diseased periodontal tissues. Furthermore, the diagnostic accuracy for distinction between periodontally healthy and periodontitis sites revealed by multivariate classification of gingival crevicular fluid spectra was 98.4% for a training set of samples and 93.1% for a validation set. CONCLUSION: We have established that mid-infrared spectroscopy can be used to identify periodontitis-specific molecular signatures in gingival crevicular fluid and to confirm clinical diagnoses. Future longitudinal studies will assess whether mid-infrared spectroscopy represents a potential prognostic tool, recognized as key to advancement of periodontics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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