A reliable micro-CT-based method reveals dynamic changes to alveolar bone and tooth root following ligature-induced periodontal injury in the mouse
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a method development and evaluation framework for assessing longitudinally the dynamic alveolar bone changes in a murine periodontal injury model using 3D Slicer software. Accurate and reproducible measurement of bone loss is crucial for periodontal research, yet traditional two-dimensional (2D) histological approaches lack the ability to capture three-dimensional (3D) alterations, while inconsistencies in image alignment, region of interest (ROI) selection, and segmentation have limited the widespread adoption of 3D micro-CT analysis in small animal models. Here, we present a standardized workflow, incorporating defined criteria for ROI selection, scan alignment, and segmentation suitable for live micro-CT scanning. We validated this method using the ligature-induced periodontal injury model in mice. Multiple micro-CT scans were performed over 35 days to evaluate changes to alveolar bone and tooth roots. Quantitative analysis highlighted significant bone loss and early-stage remodeling within the first two weeks. Following ligature removal at 3 weeks, bone loss largely resolved by the end of week 5. However, we find that although the total bone volume mostly recovers, permanent changes at the alveolar crest persist, and additional cementum was formed at the apical tooth root. By enhancing methodological consistency, this standardized protocol improves the accuracy and comparability of longitudinal studies and minimizes variability in small animal studies, providing a reliable framework for functional investigations. Through its application, we show for the first time that, beyond alveolar bone regeneration, cementum apposition at the root apex is also observed. This opens up studies investigating how root loss at the apex could be restored.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».