Recent advances in dental biofilm: impacts of microbial interactions on the biofilm ecology and pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The human oral cavity is a complex ecosystem harboring hundreds species of microbes that are largely living on the tooth surfaces as dental biofilms. Most microbes in dental biofilms promote oral health by stimulating the immune system or by preventing invasion of pathogens. Species diversity, high cell density and close proximity of cells are typical of life in dental biofilms, where microbes interact with each other and develop complex interactions that can be either competitive or cooperative. Competition between species is a well-recognized ecological force to drive microbial metabolism, species diversity and evolution. However, it was not until recently that microbial cooperative activities are also recognized to play important roles in microbial physiology and ecology. Importantly, these interactions profoundly affect the overall biomass, function, diversity and the pathogenesis in dental biofilms. It is now recognized that every human body contains a personalized oral microbiome that is essential to maintaining the oral health. Remarkably, the indigenous species in dental biofilms often maintain a relatively stable and harmless relationship with the host, despite regular exposure to environmental perturbations and the host defense factors. Such stability or homeostasis results from a dynamic balance of microbial-microbial and microbial-host interactions. Under certain circumstances, however, the homeostasis may breakdown, predisposing a site to diseases. In this review, we describe several examples of microbial interactions and their impacts on the homeostasis and pathogenesis of dental biofilms. We hope to encourage research on microbial interactions in the regulation of the homeostasis in biofilms.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».