Promoting Emergent Literacy and Numeracy through Quality Children's Literature.
Notice bibliographique
Résumé
Polymorphisms in taste receptor genes have been shown to play a role in early childhood caries (ECC), a multifactorial, biofilm-mediated disease. This study aimed to evaluate associations between severe-ECC (S-ECC), the oral microbiome, and variants in genes that encode components of the G protein-coupled receptor (GPCR) signaling cascade involved in taste sensation. A total of 176 children (88 caries-free; 88 with S-ECC) were recruited. Analyses of <i>16S</i> and <i>ITS1 rRNA</i> microbial genes and seven (<i>GNAQ, GNAS, GNAT3, GNAI2, RAC1, RALB</i>, and <i>PLCB2</i>) human genes were pursued using next-generation sequencing. Regression analyses were performed to evaluate associations between genetic variants, S-ECC, and the supragingival plaque microbiome. Results suggest that <i>PLCB2</i> rs2305645 (T), rs1869901 (G), and rs2305649 (G) alleles had a protective effect on S-ECC (rs2305645, odds ratio (OR) = 0.27 (95% confidence interval (CI): 0.14-0.51); rs1869901, OR = 0.34 (95% CI: 0.20-0.58); and rs2305649, OR = 0.43 (95% CI: 0.26-0.71)). Variants in <i>GNAQ, GNAS, GNAT3, PLCB2, RALB</i>, and <i>RAC1</i> were associated with oral fungal and bacterial community composition. This study revealed that three loci at <i>PLCB2</i> are significantly associated with S-ECC. Variants in multiple genes were associated with the composition of dental biofilm. These findings contribute to the current knowledge about the role of genetics in S-ECC.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».