MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3156817380 · doi:10.3791/62149

3D Imaging of PDL Collagen Fibers during Orthodontic Tooth Movement in Mandibular Murine Model

2021· article· en· W3156817380 sur OpenAlexaff
Han Xu, Andy Lee, Lu Sun, Gili R. S. Naveh

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquedental development and anomalies
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial Research
Mots-clésPeriodontal fiberDental alveolusMolarX-ray microtomographyContext (archaeology)Process (computing)Bone remodelingBiomedical engineeringTooth eruptionSoft tissueDentistryAnatomyOrthodonticsMedicineComputer scienceBiologyPathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orthodontic tooth movement is a complex biological process of altered soft and hard tissue remodeling as a result of external forces. In order to understand these complex remodeling processes, it is critical to study the tooth and periodontal tissues within their 3D context and therefore minimize any sectioning and tissue artefacts. Mouse models are often utilized in developmental and structural biology, as well as in biomechanics due to their small size, high metabolic rate, genetics and ease of handling. In principle this also makes them excellent models for dental related studies. However, a major impediment is their small tooth size, the molars in particular. This paper is aimed at providing a step by step protocol for generating orthodontic tooth movement and two methods for 3D imaging of the periodontal ligament fibrous component of a mouse mandibular molar. The first method presented is based on a micro-CT setup enabling phase enhancement imaging of fresh collagen tissues. The second method is a bone clearing method using ethyl cinnamate that enables imaging through the bone without sectioning and preserves endogenous fluorescence. Combining this clearing method with reporter mice like Flk1-Cre;TdTomato provided a first of its kind opportunity to image the 3D vasculature in the PDL and alveolar bone.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Visualized ExperimentsMême sujetdental development and anomaliesTravaux en français237 207