Application of Proteomics in Apical Periodontitis
Notice bibliographique
Résumé
Apical periodontitis is an inflammatory reaction of the periradicular tissues as a consequence of multispecies microbial communities organized as biofilms within the root canal system. Periradicular tissue changes at the molecular level initiate and orchestrate the inflammatory process and precede the presentation of clinical symptoms. Inflammatory mediators have been studied at either the proteomic, metabolomic, or transcriptomic levels. Analysis at the protein level is the most common approach used to identify and quantify analytes from diseased periradicular tissues during root canal treatment, since it is more representative of definitive and active periradicular inflammatory mediator than its transcript expression level. In disease, proteins expressed in an altered manner could be utilized as biomarkers. Biomarker proteins in periradicular tissues have been qualitatively and quantitatively assessed using antibodies (immunoassays and immunostaining) or mass spectrometry-based approaches. Herein, we aim to provide a comprehensive understanding of biomarker proteins identified in clinical studies investigating periradicular lesions and pulp tissue associated with apical periodontitis using proteomics. The high throughput mass spectrometry-based proteomics has the potential to improve the current methods of monitoring inflammation while distinguishing between progressive, stable, and healing lesions for the identification of new diagnostic and therapeutic targets. This method would provide more objective tools to (a) discover biomarkers related to biological processes for better clinical case selection, and (b) determine tissue response to novel therapeutic interventions for more predictable outcomes in endodontic treatment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».