Endodontic pathogens possess collagenolytic properties that degrade human dentine collagen matrix
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To measure collagenolytic protease activity from Enterococcus faecalis and Micrococcus luteus and their ability to degrade human dentinal collagen. Methodology Proteases activity of E. faecalis ATCC 29212, ATCC 47077 and M. luteus towards generic and specific human matrix metalloproteinase (MMP) substrates was measured using a fluorimetric assay. The ability of the bacteria to degrade dentinal collagen was tested by quantifying the amount of hydroxyproline released into the media following incubation of the bacteria or heat‐inactivated bacteria (HIN) with demineralized human dentine samples for 24 h and by scanning electron microscopy (SEM). Multifactorial anova and Tukey's post hoc test were used to analyse the data ( P < 0.05). Results All strains had MMP‐like activities, but with different substrate affinity; E. faecalis ATCC 29212, ATCC 47077 and M. luteus had the greatest affinity towards MMP‐8 (7.75 ± 0.88 μmol L −1 /3 × 10 6 CFU), MMP‐9 (33.86 ± 5.16 μmol L −1 /3 × 10 6 CFU) and generic MMP (26.08 ± 4.48 μmol L −1 /3 × 10 6 CFU), respectively. The amount of hydroxyproline released from demineralized dentine was similar ( P > 0.05) for the three strains (range 1.8 ± 0.17 to 2.38 ± 0.39 μg 50 μL −1 ) and was significantly higher ( P < 0.001) compared to their HIN counterparts (0.61 ± 0.22 μg 50 μL −1 ). SEM revealed increased collagen network degradation after incubation with bacteria versus HIN. Conclusions Endodontic pathogens possess collagenolytic protease properties that enable them to degrade dentinal collagen, potentially compromising the restoration‐tooth and sealer‐tooth interfaces. These collagenolytic protease properties could facilitate the migration of pathogenic bacteria into the root canal system and explain in part their role in root canal infections.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».