Community dynamics during de novo colonization of the nascent peri-implant sulcus
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Dental implants have restored masticatory function to over 100 000 000 individuals, yet almost 1 000 000 implants fail each year due to peri-implantitis, a disease triggered by peri-implant microbial dysbiosis. Our ability to prevent and treat peri-implantitis is hampered by a paucity of knowledge of how these biomes are acquired and the factors that engender normobiosis. Therefore, we combined a 3-month interventional study of 15 systemically and periodontally healthy adults with whole genome sequencing, fine-scale enumeration and graph theoretics to interrogate colonization dynamics in the pristine peri-implant sulcus. We discovered that colonization trajectories of implants differ substantially from adjoining teeth in acquisition of new members and development of functional synergies. Source-tracking algorithms revealed that this niche is initially seeded by bacteria trapped within the coverscrew chamber during implant placement. These pioneer species stably colonize the microbiome and exert a sustained influence on the ecosystem by serving as anchors of influential hubs and by providing functions that enable cell replication and biofilm maturation. Unlike the periodontal microbiome, recruitment of new members to the peri-implant community occurs on nepotistic principles. Maturation is accompanied by a progressive increase in anaerobiosis, however, the predominant functionalities are oxygen-dependent over the 12-weeks. The peri-implant community is easily perturbed following crown placement, but demonstrates remarkable resilience; returning to pre-perturbation states within three weeks. This study highlights important differences in the development of the periodontal and peri-implant ecosystems, and signposts the importance of placing implants in periodontally healthy individuals or following the successful resolution of periodontal disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle