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Enregistrement W2887032304 · doi:10.1080/20002297.2018.1495975

<i>In situ</i>substrate-formed biofilms using IDODS mimic supragingival tooth-formed biofilms

2018· article· en· W2887032304 sur OpenAlexfundno aff
Inmaculada Tomás, Isabel Prada-López, Victor Quintas, Marı́a J. Carreira, Áurea Simón‐Soro, Álex Mira, Carlos Balsa‐Castro

Notice bibliographique

RevueJournal of Oral Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaXunta de GaliciaInstituto de Salud Carlos IIIFederación Española de Enfermedades Raras
Mots-clésBiofilmEnamel paintMicrobiologyDentistryChemistryDental plaqueBacteriaBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

to a supragingival tooth-formed biofilm (TF-biofilm) in the same group of individuals. The impact of the device/disc position and toothbrushing during the formation of SF-biofilm was also assessed. Two tests were run. In test 1, 15 volunteers wore two hemi-splints carrying six discs of human enamel, glass, and hydroxyapatite for 2 days, and were instructed to not perform any oral hygiene measure. Biofilm samples were collected from the substrates and the contralateral tooth and were analysed using CLSM. In five volunteers, half of the biofilm present on the discs and their contralateral teeth were scraped and analysed using 16S pyrosequencing. In test 2, the microscopic analysis was repeated only on the SF-biofilm samples, and the volunteers were allowed to brush their teeth. Multivariate analyses revealed that the donors had a significant effect on the composition of the biofilm, confirming its subject-dependent character. The bacterial composition of the SF-biofilm was similar to the TF-biofilm, with significant differential abundance detected in very few taxa of low abundance. The toothbrushing during the formation of SF-biofilm was the only factor that conditioned the thickness or bacterial viability.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,072
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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