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Enregistrement W2991308802 · doi:10.2147/ijn.s217420

<p>Phenotypic Properties of Collagen in Dentinogenesis Imperfecta Associated with Osteogenesis Imperfecta</p>

2019· article· en· W2991308802 sur OpenAlexaff
S Ibrahim, Adam Strange, Sebastián Aguayo, Albatool Shinawi, Nabilah Harith, Nurjehan Mohamed-Ibrahim, Samera Siddiqui, Susan Parekh, Laurent Bozec

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanomedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversiti Sains Islam MalaysiaUniversiti Sains MalaysiaInternational Association for Dental Research
Mots-clésDentinogenesis imperfectaDentinOsteogenesis imperfectaMolarDemineralizationChemistryUltrastructureDentinogenesisType I collagenDentinal TubuleMaterials scienceBiophysicsDentistryAnatomyPathologyOdontoblastMedicineBiologyComposite materialEnamel paint

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Dentinogenesis imperfecta type 1 (OIDI) is considered a relatively rare genetic disorder (1:5000 to 1:45,000) associated with osteogenesis imperfecta. OIDI impacts the formation of collagen fibrils in dentin, leading to morphological and structural changes that affect the strength and appearance of teeth. However, there is still a lack of understanding regarding the nanoscale characterization of the disease, in terms of collagen ultrastructure and mechanical properties. Therefore, this research presents a qualitative and quantitative report into the phenotype and characterization of OIDI in dentin, by using a combination of imaging, nanomechanical approaches. METHODS: For this study, 8 primary molars from OIDI patients and 8 primary control molars were collected, embedded in acrylic resin and cut into longitudinal sections. Sections were then demineralized in 37% phosphoric acid using a protocol developed in-house. Initial experiments demonstrated the effectiveness of the demineralization protocol, as the ATR-FTIR spectral fingerprints showed an increase in the amide bands together with a decrease in phosphate content. Structural and mechanical analyses were performed directly on both the mineralized and demineralized samples using a combination of scanning electron microscopy, atomic force microscopy, and Wallace indentation. RESULTS: Mesoscale imaging showed alterations in dentinal tubule morphology in OIDI patients, with a reduced number of tubules and a decreased tubule diameter compared to healthy controls. Nanoscale collagen ultrastructure presented a similar D-banding periodicity between OIDI and controls. Reduced collagen fibrils diameter was also recorded for the OIDI group. The hardness of the (mineralized) control dentin was found to be significantly higher (p<0.05) than that of the OIDI (mineralized) dentine. Both the exposed peri- and intratubular dentinal collagen presented bimodal elastic behaviors (Young's moduli). The control samples presented a stiffening of the intratubular collagen when compared to the peritubular collagen. In case of the OIDI, this stiffening in the collagen between peri- and intratubular dentinal collagen was not observed and the exposed collagen presented overall a lower elasticity than the control samples. CONCLUSION: This study presents a systematic approach to the characterization of collagen structure and properties in OIDI as diagnosed in dentin. Structural markers for OIDI at the mesoscale and nanoscale were found and correlated with an observed lack of increased elastic moduli of the collagen fibrils in the intratubular OIDI dentin. These findings offer an explanation of how structural changes in the dentin could be responsible for the failure of some adhesive restorative materials as observed in patients affected by OIDI.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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