Plasma Protein Interference at the Dentin-Adhesive Interface
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this study is to identify and confirm the presence of macromolecules and their mechanism that interferes with the dentin-adhesive interface. Despite, several advancements of adhesive systems, the bonded interface remains the weakest area of tooth-coloured restorations”. Our goal is to explore the use of chemical analysis via Fourier Transformed Infra-Red (FTIR) to identify bonds formed between adhesive and dentinal fluid protein. Materials & Methods: The protein solutions prepared in this experiment were the Albumin solution (45mg/mL dilution) and IgG solution (25mg/mL dilution) via 0.01M phosphate buffer solution creating constant concentrations as per human plasma. The adhesive systems used in this experiment were Elekta (BisGMA), All- Bond (MDP), Clear-Fill (MDP+MPDP). The experimentation concentrated on the three adhesive types (cured before contact) and then placed in time conditioned contact with protein solution for interactions of instant, 1min, 2min, and 5min. Chemical analysis was completed via FTIR Analysis Infrared spectra (FTIR) using a Thermo Scientific Nicolet™ 6700; in order to understand and identify the bonds formed between adhesive and dentinal fluid protein. Results: Our results show that albumin was detected after 2 minutes in all SEA samples, and IgG after 1 min for ClearFill, 2min for Elekta, and 5 min for Allbond. The detection identifies that a protein coating formation exists on the adhesive surfaces over time, which validates our hypothesis. Conclusion: Serum proteins react with the adhesive surface dependently on the adhesive composition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».