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Enregistrement W3204064914 · doi:10.1177/00220345211043463

A Brief History of the Discovery of Amelogenin Nanoribbons In Vitro and In Vivo

2021· article· en· W3204064914 sur OpenAlexaff
Yushi Bai, Johan Bonde, Karina M. M. Carneiro, Yu Zhang, W. Li, Stefan Habelitz

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial Research
Mots-clésAmelogeninEnamel paintExtracellular matrixAmelogenesisChemistryCell biologyBiophysicsIn vitroApatiteNanotechnologyMaterials scienceBiologyBiochemistryAmeloblastMineralogyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Without evidence for an organic framework, biological and biochemical processes observed during amelogenesis provided limited information on how extracellular matrix proteins control the development of the complex fibrous architecture of human enamel. Over a decade ago, amelogenin nanoribbons were first observed from recombinant proteins during in vitro mineralization experiments in our laboratory. In enamel from mice lacking the enzyme kallikrein 4 (KLK4), we later uncovered ribbon-like protein structures that matched the morphology, width, and thickness of the nanoribbons assembled by recombinant proteins. Interestingly, similar structures had already been described since the 1960s, when enamel sections from various mammals were demineralized and stained for transmission electron microscopy analysis. However, at that time, researchers were not aware of the ability of amelogenin to form nanoribbons and instead associated the filamentous nanostructures with possible imprints of mineral ribbons in the gel-like matrix of developing enamel. Further evidence for the significance of amelogenin nanoribbons for enamel development was stipulated when recent mineralization experiments succeeded in templating and orienting the growth of apatite ribbons along the protein nanoribbon framework. This article provides a brief historical review of the discovery of amelogenin nanoribbons in our laboratory in the context of reports by others on similar structures in the developing enamel matrix.

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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,196

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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