The complexity of oral physiology and its impact on salivary diagnostics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Saliva contains biomarkers for systemic as well as oral diseases. This study was undertaken to assess the variability in the sources of such biomarkers (plasma, cells) and attempted to identify saliva deterioration markers in order to improve saliva diagnostic outcomes. MATERIALS AND METHODS: Inter- and intrasubject variations in salivary gingival crevicular fluid levels were determined by measuring salivary albumin and transferrin levels. The purity of collected glandular secretions was determined by bacterial culture, and the variability in epithelial cell numbers by cell counting and optical density measurement. Saliva sample deterioration markers were identified by RP-HPLC and LC-ESI-MS/MS. RESULTS: Tenfold variations were observed in plasma-derived albumin and transferrin levels, emphasizing the need for biomarker normalization with respect to plasma contributions to saliva. Epithelial cell levels varied 50-fold in samples collected before and after a meal. Salivary fungal levels varied within subjects and among subjects from 0 to >1,000 colony-forming units per milliliter. In saliva samples incubated for various time intervals at 37°C, five peptides were identified that steadily increased in intensity over time and which could be explored as "deterioration markers." CONCLUSION: Taking saliva characteristics appropriately into account will help realize the promise that this body fluid is suitable to be exploited for reliable healthcare monitoring and surveillance.
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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 découle