Characterization of proteomic profile of dogs saliva
Bibliographic record
Abstract
A doença periodontal é a doença bucal mais comum que ocorre em cães. Apesar da etiologia multifatorial, é considerado como fator determinante para a sua ocorrência, o resultado de uma resposta imuno-inflamatória induzida pela presença do biofilme dentário bacteriano que se acumula na região cervical dos dentes dos cães, tal qual ocorre em humanos. Este biofilme dentário pode também ser encontrado em sua forma calcificada, o cálculo dentário. A precipitação do cálcio no biofilme dentário é facilitada pelo pH alcalino da saliva dos cães. Além de componentes envolvidos na formação do cálculo dentário, a saliva é um fluido com uma mistura complexa de constituintes orgânicos e inorgânicos. Os componentes orgânicos são predominantemente proteínas salivares. Assim, o conhecimento da composição proteica da saliva é extremamente importante para identificar a presença de proteínas que possam estar envolvidas em mecanismos fisiológicos e patológicos da cavidade bucal de cães. O presente estudo teve por objetivo caracterizar o perfil proteômico salivar de cães. Para tal, foram coletadas amostras de saliva de 20 cães a partir de 3 meses de idade das raças Shih tzu e Lhasa apso por meio do kit Saliva Collection Device (Oasis Diagnostics® Corporation - Vancouver, WA, EUA). Previamente a coleta, foi realizado um exame clínico visual dos cães, 8 (40%) não apresentaram sinais de cálculo dentário e 12 (60%) apresentaram algum grau de cálculo dentário. O grupo total dos participantes apresentou em média 4,025 (DP = 2,84) anos, sendo 7 machos e 13 fêmeas. Após a coleta, as amostras foram submetidas à quantificação das proteínas (mBCA), em seguida, foi realizada a separação proteica utilizando a técnica de eletroforese em gel de poliacrilamida contendo dodecil sulfato de sódio (SDS-PAGE) a 12%, seguido de análise por nLC-ESI-em espectrometria de massas (MS/MS). Os dados obtidos de MS/MS foram confrontados com o banco de dados de proteínas (UniProt). Foram identificadas 758 proteínas únicas, sendo 257 específicas de cães sem cálculo dentário e 338 específicas de cães com cálculo dentário. Dentre as 758 proteínas únicas, as mais abundantes encontradas foram: Albumina sérica, Hemoglobina subunidade , Apolipoproteína A-I, Hemoglobina subunidade , Proteína S100, Haptoglobina e diversas proteínas não caracterizadas. Essas proteínas foram relacionadas às funções biológicas como de transporte de substâncias, resposta imune, estrutural, regulador enzimático e metabolismo. Este estudo é pioneiro em analisar a saliva de cães saudáveis para uma identificação das proteínas salivares, assim como estabelecer a variação e funções fisiológicas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".