Exploring Mechanisms of Human Neutrophils’ Degradative Activities toward Resin-based Restorative Materials
Notice bibliographique
Résumé
Restorative dentistry, a $46 billion industry annually in the USA, heavily relies on methacrylate resin-based composites for dental restorations. However, these materials frequently fail prematurely due to secondary caries at restoration margins. Neutrophils, abundant immune cells in the oral cavity, can degrade these materials, potentially compromising the tooth-restoration interface. This study aimed to elucidate the mechanisms underlying neutrophil-mediated degradation of methacrylate resin-based materials. Neutrophils were found to upregulate markers of adhesion and migration when exposed to resin-based materials, as measured in Flow Cytometry analysis. Neutrophils also degraded urethane dimethacrylate (UDMA) monomers, and possibly triethylene glycol dimethacrylate (TEGDMA) monomers as calculated via Ultra-Performance Liquid Chromatography, although evidence of the latter remains inconclusive. Also, neutrophil-derived enzyme, Neutrophil elastase, cleaved methacrylate resin-based materials in a material-dependent manner. Understanding these mechanisms can lead to the development of preventive strategies to improve the integrity and longevity of dental restorations and enhance patient oral health.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».