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Enregistrement W7133035393

Promoting Mineralization at Biological Interfaces with Novel Amelotin-based Bio-Nano Complexes

2022· dissertation· W7133035393 sur OpenAlexaff
Mehrnoosh Neshatian

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineralization (soil science)DentinAmelogeninBiomineralizationEnamel paintRemineralisationMineralized tissuesNanoparticleAmelogenesis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the World Health Organization, dental caries is the most prevalent chronic disease worldwide. Remineralization of demineralized dentin, especially within the restorative material and tooth tissue interface, is of considerable interest in restorative dentistry since it may improve bond stability and prevent restorative failures.Amelotin (AMTN) is an enamel protein first identified in our lab. AMTN is expressed during the maturation stage of enamel formation and has been shown to promote mineral formation. In native tissue, AMTN is secreted into a microenvironment mostly made of nano-sized hydroxyapatite. Hydroxyapatite is the major inorganic component of the mineralized portion of the tooth. Furthermore, hydroxyapatite is one of the most biocompatible materials used in mineralized tissue regeneration. Therefore, this PhD project aimed to test the hypothesis that AMTN-coated hydroxyapatite nanoparticles (HANP) promote mineralization at collagenous interfaces. This PhD project comprises 3 phases: In phase I, a method for functionalizing HANP with AMTN/AMTN-Col was. HANP were synthesized and characterized. The nanoparticles were functionalized with AMTN or AMTN-Col. The successful coating of the nanoparticles with the proteins was confirmed using the immunogold-labelling technique. In phase II, the mineralization potential of the synthesized bio-nano complexes was studied using model systems consisting of simulated body fluid (SBF), polymerized collagen gels, and dentin disks prepared from human extracted molars. Mineral formation in SBF was recorded with a light scattering assay using a microplate reader. The extent of mineral formation on collagen gel and the remineralization of demineralized dentin were studied with scanning electron microscopy (SEM). Accelerated mineral formation in bio-nano complexes treated samples was observed in all model systems. In phase III, the clinical utilization of bio-nano complexes in bio-integration and enhancing the bond strength of a resin-based dental restoration were investigated. The bio-nano complexes were applied as a pretreatment on dentin prior to adhesive application. Shear bond strength values indicated that pretreatment of dentin with the bio-nano complexes significantly improved shear bond strength. Conclusion: We have shown that AMTN-based bio-nano complexes promote mineral formation on collagenous interfaces. Our findings can serve as the basis for the development of novel bioinspired nanomaterials to improve dental restoration longevity.

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 seuil0,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2022
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