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Enregistrement W2792947577 · doi:10.1111/iej.12889

Cytocompatibility of Biodentine and <scp>iR</scp>oot <scp>FS</scp> with human periodontal ligament cells: an <i>in vitro</i> study

2018· article· en· W2792947577 sur OpenAlexaff
Tao Luo, Jun Liu, Yan Sun, Ya Shen, Ling Zou

Notice bibliographique

RevueInternational Endodontic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSichuan UniversityFoundation for the Author of National Excellent Doctoral Dissertation of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPeriodontal fiberAlkaline phosphataseFlow cytometryStainingAndrologyIn vitroAdhesionMolecular biologyChemistryBiologyDentistryMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To evaluate the cytocompatibility of Biodentine and iRoot FS with human periodontal ligament cells (hPDLCs). METHODOLOGY: Human periodontal ligament cells were characterized by flow cytometry and immunocytochemical analysis. Human periodontal ligament cell adhesion was assessed by scanning electron microscopy at day 3; proliferation by live/dead assay at days 1, 3 and 7; and osteogenic differentiation by alkaline phosphatase (ALP) activity staining, ALP quantification analysis and qRT-PCR at days 7 and 14. Data were analysed with anova and independent sample t-tests with SPSS 21.0. RESULTS: Both iRoot FS and Biodentine increased the adhesion of hPDLCs at day 3. Compared to Biodentine, iRoot FS positively increased hPDLC proliferation on days 3 (P = 0.03) and 7 (P = 0.00). Osteogenic marker ALP was observed consistently in all samples, with iRoot FS having significantly higher ALP activity at day 14 (P = 0.00). Compared with Biodentine, iRoot FS significantly increased the mRNA level of ALP, COL1 and Runx2, and OCN increased only on day 14 (P < 0.05). CONCLUSIONS: iRoot FS had a positive effect on the adhesion, proliferation and biomineralization of hPDLCs compared with Biodentine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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