自有记载以来,人类大脑一直是科学家和工程师最感兴趣的结构之一。几个世纪以来,基于试图模仿其功能的原理,人们开发出了新的技术,但创造一台能够像人类一样思考和行动的机器仍然是一个无法实现的幻想。这个想法现在被称为“人工智能”。牙科已经开始感受到人工智能 (AI) 的影响。其中包括放射学图像增强,这提高了牙齿结构的可见性并有助于疾病诊断。人工智能还被用于牙髓病学中根尖病变和根部解剖的识别,以及牙周炎的诊断。本综述旨在全面概述人工智能在现代牙科众多专业中的应用。通过详尽的搜索确定了 1987 年 3 月至 2023 年 7 月期间发表的相关出版物。选择了以英文发表的研究,并包括有关人工智能在各个牙科专业中的应用的数据。牙科实践不仅仅涉及疾病诊断,还包括与临床发现的相关性以及对患者进行治疗。人工智能无法取代牙医。然而,全面了解人工智能概念和技术将在未来大有裨益。目前正在开发用于牙科应用的人工智能模型。
抽象茶厂在生物活性化合物中丰富,包括类黄酮,氨基酸,生物碱,萜类化合物和脂质,这些主要影响茶质量和口味。尽管有许多关于不同茶品种的代谢产物的研究,但其生物合成和调节的组成差异仍然是未知的。在这项研究中,使用靶向的代谢组学广泛的代谢组学,包括192个黄酮和28 neminds和28 amino,从根尖的芽中检测到505种代谢产物('shuchazao':'scz':'scz':'scz':'huangkui':'hk'和'hk'和'zijuan':'zj':'zj'。代谢产物分析表明,黄酮醇和花色苷主要以三种品种的糖苷形式分布,其中花青素及其糖苷主要在“ ZJ”中积累,表明与颜色属性有相关性。EGCG成为三种品种中最丰富的Flavan-3-ols化合物。l-茶氨酸代表主要的游离氨基酸,与1叶相比,主要集中在顶端芽中,但同样,脂质与游离氨基酸相似,主要是在三个品种的顶端芽中积聚。这些发现为遗传和代谢物多样性提供了宝贵的见解,从而增强了我们对茶叶特定代谢物的生物合成的理解。
reelin和Dab1信号通路中的功能丧失突变破坏了大脑新皮层和海马中的适当神经元定位,但潜在的分子机制仍然难以捉摸。在这里,我们认为,杂合的Yotari小鼠具有单一的常染色体隐性hotari yotari突变Dab1的Yotari突变比野生型小鼠在产后日(p)7表现出比野生型小鼠的较薄的新皮层小鼠。然而,一项出生的研究表明,这种减少不是由神经元迁移失败引起的。在子宫电穿孔介导的稀疏标记中表明,杂合子Yotari小鼠的浅表层神经元倾向于在第2层中延长其顶端树突。此外,在杂合的Yotari小鼠中,尾部河马校园中的CA1锥体细胞层异常分裂,一项出生的研究表明,这种分裂主要是由于晚期锥体神经元的迁移失败引起的。与腺相关的病毒(AAV)-Medim-ateed稀疏标记进一步表明,分裂细胞中的许多锥体细胞都具有不良的根尖引导。这些结果表明,reelin-Dab1信号通路对神经元迁移和定位的调节具有独特的依赖性对不同大脑区域中DAB1基因剂量的依赖性。
牙源性起源的口腔排水鼻窦通常缺乏口腔内症状,因此可以被诊断为皮肤病变。它很少见,可能与多种疾病(例如毛茸茸,中腹炎)相关,与下颌骨第三磨牙相关,腮腺瘘,前鼻窦,根尖和牙周病理学等。患者可能会从医生那里寻求治疗,因为他们不知道其牙源性起源,并且这些病例通常被误诊并导致不适当的治疗。目的:讨论成功治疗的两种流入鼻窦的详细管理。病例报告:第一个病例是由口腔和上颌面外科系转诊,用于管理源自牙齿的鼻窦鼻腔排出36。在第二种情况下,鼻窦排干是由几个下颌前牙的牙髓坏死引起的。受感染根管中主要是肌肉症的胸腔内微生物,如果未经治疗的静止,可能引起这些类型的症状。结论:由于罕见和缺乏任何牙齿症状,因此,诊断这类病例以治疗疾病并避免不必要的治疗(例如长时间的抗生素处方处方)至关重要。因此,应为任何皮肤窦道排除牙科原因,以便可以确定正确的诊断,并可以将适当的治疗交付给患者。
简介:低强度激光(LLLT)治疗已用于减轻正畸治疗期间施加的力量所引起的不适和疼痛。目的:评估LBI应用对正畸牙移动过程中牙周膜受压初期痛觉的影响;并比较该疗法在两性之间的效果。材料和方法:样本包括 30 名志愿者,他们需要对第一下磨牙进行绑带处理。安装分离橡皮圈后,在照射侧的近远中根尖区(波长 808nm、能量 2J、时间 20s、能量密度 8.32J/cm2)及根区三处点位(波长 808nm、能量 1J、时间 10s、能量密度 4.16J/cm2)进行红外线 LLLT 照射,并与未照射的对侧第一磨牙(对照侧)进行比较,照射时间 3 个时间点为:0hs、24hs 和 48hs。通过在安装后 0 小时、24 小时和 48 小时解释视觉模拟量表 (VAS) 来评估疼痛感知,显著性水平为 5%。结果:观察发现,无论性别和时间如何,接受照射的一侧的疼痛程度明显较低(p<0.05)。无论时间和部位,女性的疼痛程度都明显高于男性(p<0.05)。时间之间没有显著差异(p>0.05)。结论:LBI 降低了通过弹性分离促进牙周膜压缩的患者的初始疼痛感知,并且在观察时间内女性表现出更高的疼痛敏感性感知。
摘要根际是植物根直接影响的土壤区域。根际中的微生物群落包括真菌,原生和细菌:所有在植物健康中都起着作用。有益的细菌中西氏细菌在氮含有的豆科植物上感染了根毛。感染会导致根结节的形成,其中Meliloti将大气氮转化为氨(一种可生物利用形式)。在土壤中,经常在生物膜中发现梅洛蒂(S. meliloti),并沿着根部缓慢行进,沿着未感染的根尖生长的根尖端发出根毛。土壤原生生物是根际系统的重要组成部分,能够沿着根和水膜迅速行进,后者捕食土壤细菌,并且已知未消除的吞噬体已知。我们表明,土壤原生物colpoda sp。可以将S. meliloti沿Medicago trunca-tula根传递。使用模型的土壤缩影,我们直接观察到沿截骨根部的流体标记为Meliloti链球菌,并随着时间的推移跟踪了荧光信号的位移。共同接种两周后,当Colpoda sp。也存在与含有细菌但没有生物的治疗方法相比。直接计数还表明,生存细菌需要生存者才能达到我们缩影的更深层。促进细菌运输可能是土壤生物促进植物健康的重要机制。
摘要 摘要 近几年,天然草药提取物在牙科领域,特别是在牙髓病学中的应用越来越受欢迎。牙髓治疗的主要目的是预防和消除根管感染,控制微生物对根尖周围组织的侵入,保护天然牙列。研究表明,一些草药由于其潜在的抗菌作用、去除玷污层能力、组织溶解作用、抗氧化、抗炎和再生特性,是根管治疗中使用的传统化学冲洗剂或药物的更好替代品。目的:本文献综述旨在研究不同草药提取物在牙髓病学中的应用。方法:从电子数据库来源中收集与牙髓病学中使用的草药相关的研究和文章,并以流程图的形式汇总,并根据其在根管治疗中的功能和结果进行展示。结果:草药在牙髓病学中的活性和预期用途各不相同,它们可以作为根管治疗期间常用抗菌剂的替代品,用于去除玷污层,代替化学酸,或作为牙本质-牙髓复合体再生的诱导剂。结论:关于草药在牙髓病学中的使用的研究显示了理想的效果,它们比次氯酸钠更安全、无毒,并且对细菌有效。然而,需要更多的研究来评估草药在体内的作用,特别是它们对牙髓再生的影响。
转录因子(TFS)对于调节基因表达和细胞命运测定至关重要。表征TF基因在时空和时间上的转录活性是了解复杂生物系统的关键步骤。苔藓植物的营养植物分子分生组织具有一些特征,可以与流动植物的芽根尖分生组织具有。然而,与配子植物组织相关的TF的身份和表达方法在很大程度上尚不清楚。只有约450个假定的TF基因,马尔丁塔蒂亚(马丁坦蒂亚多形)是植物系统生物学的出色模型系统。我们已经产生了来自Marchantia TF基因的启动子元素的近乎完整的集合。我们在集合中为所有TF启动子进行了经验测试的记者融合,并系统地分析了Marchantia Gemmae中的表达模式。这使我们能够在早期营养发展中构建表达域的图,并确定一组在干细胞区域中活跃的TF衍生启动子。细胞标记提供了其他工具,并深入了解了配子分生组织的动态调节及其进化。此外,我们为集合中的所有启动子提供了在线表达模式的在线数据库。我们期望这些启动子元素将有助于细胞类型特异性,合成生物学应用和功能基因组学。
BIO/301 12 解剖板,软木,凸起的边缘和排水槽,约 450 x 300 毫米。 BIO/302 2 软木,薄片,5 毫米厚,250 x 100 毫米,每包 10 个 BIO/303 1 解剖针,镀钢,长度 50 毫米,每包 100 个 第 4 部分:准备好的显微镜载玻片 生物学 BIO/400 1 动脉和静脉(组合),ts(染色) BIO/401 1 正常人体血液 BIO/402 1 葱属(洋葱)表皮 BIO/403 1 哺乳动物肺组织 BIO/404 1 肠(大),ts BIO/405 1 肾脏,ts BIO/406 1 肾脏,整个,ls BIO/407 1 肝脏,腺组织 BIO/408 1 哺乳动物柱状上皮细胞组织 BIO/409 1 神经,神经节,ts BIO/410 1神经、脊髓、ts、神经细胞、白质和灰质 BIO/411 1 食道、ts BIO/412 1 卵巢、ts、哺乳动物 BIO/413 1 胃壁、心脏末端、vs BIO/414 1 精子、人类精子涂片 BIO/415 1 睾丸、ts、大鼠 BIO/416 1 变形虫、整个、染色 BIO/417 1 哺乳动物纤毛上皮细胞组织 BIO/418 1 染色体、雄性、人类、正常 BIO/419 1 染色体、雌性、人类、正常 BIO/420 1 有丝分裂、洋葱根尖 BIO/421 1 双子叶植物茎、TS BIO/422 1 百合、花药、带有成熟花粉粒的 TS BIO/423 1 叶、双子叶植物被子植物,TS
在过去的几年中,人工智能 (AI) 研究在牙科和颌面放射学领域迅速发展和涌现。牙科放射学在日常实践中被广泛使用,为 AI 开发提供了极其丰富的资源,并吸引了许多研究人员开发其用于各种目的的应用。本研究回顾了当前研究中 AI 在牙科放射学中的适用性。我们在 PubMed 和 IEEE Xplore 数据库上进行了在线搜索(截至 2020 年 12 月),随后进行了手动搜索。然后,我们根据以下目的的相似性对 AI 的应用进行了分类:龋齿、根尖病变和牙周骨质流失的诊断;囊肿和肿瘤分类;头颅测量分析;骨质疏松症筛查;牙齿识别和法医牙科;牙种植体系统识别;以及图像质量增强。随后讨论了上述每个应用中 AI 方法的当前发展。尽管大多数审查的研究表明人工智能在牙科放射学中具有巨大的应用潜力,但由于一些挑战和限制,例如缺乏数据集大小论证和不标准化的报告格式,在临床常规实施之前仍需要进一步开发。考虑到目前的限制和挑战,未来牙科放射学的人工智能研究应遵循标准化的报告格式,以协调研究设计并增强人工智能发展在全球范围内的影响力。牙颌面放射学 (2021) 50, 20210197。doi: 10.1259/dmfr.20210197