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Enregistrement W4407798631 · doi:10.1016/j.bioactmat.2025.02.023

Primary and Re-exposure effects of D-enantiomeric peptide on metabolism, diversity, and composition of oral biofilms at different stages of recovery

2025· article· en· W4407798631 sur OpenAlexaff
Mohamed Amhmed, Brandon Kieft, Abdullah Almegbel, Lari Häkkinen, Markus Haapasalo, He Liu, Ya Shen

Notice bibliographique

RevueBioactive Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposition (language)EnantiomerPrimary (astronomy)PeptideBiofilmMetabolismChemistryBiochemistryBiologyStereochemistryBacteriaGeneticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The persistence of bacteria in the root canal system is the primary cause of recurrent apical periodontitis. The adaptability of residual bacteria to changing environmental conditions is a key survival strategy of biofilms, often leading to endodontic treatment failure. DJK-5 is a protease-resistant, broad-spectrum D-enantiomeric peptide that degrades or prevents the accumulation of guanosine penta- and tetraphosphates, which are important for biofilm formation. We evaluated the effects of primary antimicrobial agents and nutrient conditions on the recovery, metabolism, diversity, and composition of oral biofilms, and investigated how these factors affect the efficacy of DJK-5 and chlorhexidine (CHX) during re-exposure. Primary irrigants and nutrient conditions significantly influenced biofilm recovery, metabolic activity, diversity, and composition. Biofilm recovery was slower in nutrient-poor groups compared to nutrient-rich ones, and nutrient availability had the greatest effect on shaping both the diversity and composition of the biofilms. Water and DJK-5 groups showed similar biofilm diversity trends, while CHX generally led to lower diversity. Results indicate that primary irrigants and nutrient conditions significantly impact biofilm composition, diversity, and recovery. However, these changes did not compromise DJK-5's effectiveness in killing of biofilm microbes during re-exposure of recovered biofilms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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