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Enregistrement W3170994863 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.04767

Tooth Removal in the Leopard Gecko and the de Novo Formation of Replacement Teeth

2021· article· en· W3170994863 sur OpenAlexafffund
Joaquin I Henriquez, Kirstin S. Brink, Rodolfo Martin del Campo, Joy M. Richman

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquedental development and anomalies
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésDental laminaDentitionBiologyProgenitor cellRegeneration (biology)AnatomyStem cellDentistryMedicinePathologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Objectives: The ability to replace teeth throughout life is a trait found in most vertebrates and was present in ancient mammals. Modern mammals including humans can only replace their teeth once and much effort is currently being devoted to uncovering stem cells to be used in tooth regeneration. Work from our lab and others has identified some of the differences in the reptilian dentition that could underlie the basis of polyphyodonty. In lizards, the dental lamina, a source of putative dental epithelial progenitor cells, persists until adulthood. In contrast, in humans there are very few remnants of the dental lamina remaining once the permanent dentition is complete. In this project we use the leopard gecko ( Eublepharis macularius ) and surgical treatments to trace the contribution of label‐retaining cells to the next generation of teeth. We hypothesized that premature removal of unerupted second generation teeth will stimulate populations of quiescent label‐retaining cells to proliferate. Then by following the labeled cells for several months we will identify progeny of the epithelial progenitor cells in newly formed teeth. Materials and Methods: Second generation, unerupted teeth were removed from geckos under sedation. A pulse of BrdU was administered over 3 sequential days. Animals were euthanized at 1 week post surgery (immediately after the BrdU pulse or time 0) and 1 or 2 months post surgery (N = 3 animals per timepoint). Animals were processed for immunofluorescence staining with BrdU antibodies. We counted the proportion of nuclei in the dental lamina that stained positive for BrdU. Results: One week after the surgery, we identified statistically significant higher uptake of BrdU in the dental epithelium of treated as compared to the control, non‐manipulated regions (P < 0.01). One month after the surgery, there was a significant decrease in BrdU label in the dental lamina (P< 0.001), decreasing to the same level as controls at time zero The newly formed tooth buds regenerating in the sites of tooth removal contained BrdU labeled cells in all parts of the enamel organ. The original label‐retaining cells divided several times since the original pulse, based on the fragmented appearance of the BrdU in the nuclei. Conclusion: In our previous work, it was difficult to label the quiescent cells of the dental lamina. Here the removal of the successional teeth stimulates proliferation of the dental lamina. With a larger population of label‐retaining cells that could be tracked we were able to find transit amplifying cells that divide and contribute to the enamel organ. Significance: We have developed an injury model that will allow us to test the ability of different signals to regulate the activity of stem cells. Moreover label‐retaining cells are multipotent and can self‐renew, thereby possessing some of the properties of progenitor cells.

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 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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