High-throughput method to test antimicrobial gels against a multispecies oral biofilm
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Periodontitis, characterized by the damage of the periodontium can eventually lead to tooth loss. Moreover, severe forms of periodontitis are associated with several systemic disorders. The evolution of the disease is linked to the pathogenic switch of the oral microbiota comprising of commensal colonizers and anaerobic pathogens. Treatment with antimicrobial gels has the potential to help eradicate periodontal pathogens. Testing antibacterial gels against in vitro biofilm models is complicated. Recovery of detached and sessile bacteria from in vitro biofilms treated with gel formulations using conventional methods (microtiter plates, μ-slides, flow cells etc.,) may prove arduous. To overcome this challenge, we optimised a simple method using the principle of the Calgary Biofilm Device (CBD) for testing antimicrobial gels against multispecies oral biofilms. First, we established three-species oral biofilms consisting of two periodontal pathogens ( Porphyromonas gingivalis , Treponema denticola ) and a primary colonizer of the dental plaque ( Streptococcus gordonii ) on the surface of pegs. Next, a protocol to test gels against oral biofilms was implemented using commercially available gels with different active products. This method enables the analysis of the composition of biofilm and detached/planktonic cells to measure the effect of topical gel formulations/antibacterial gels for the treatment of periodontitis. However, the method is not restricted to oral biofilms and can be adapted for other biofilm-related studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».