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World File Search System牙龈炎
使用椰子油和芝麻拔油的有效性...
1。引言O RAL Health对个人的整体健康有重要贡献。口腔贫困不仅与口腔疾病有关，而且与许多全身性疾病有关。由于其复杂的结构，口腔为各种微生物定植提供了独特的栖息地[1]。细菌菌群的成员主要负责局部和遥远的部位感染，尤其是在口腔卫生贫困中。局部感染包括牙齿腐烂，牙龈炎和牙周炎。全身感染，例如菌血症，感染性心内膜炎，动脉粥样硬化，特发性关节炎和慢性炎症[2]。牙齿清洁的机械方法是口腔卫生维持的最广泛接受的方法[3]，但是减少牙菌斑形成和积累的辅助物具有
SAMRC授予了数百万兰特赠款
有700多种微生物存在于口中。新技术，例如16S RRNA分析，使研究人员可以研究其遗传构成和家谱。这些微生物都在整个口中都发现：牙齿，牙龈，舌头，pa和唾液。它们通常在我们的一生中保持稳定，但是如果细菌群落中的平衡被破坏，有害细菌可能会占主导地位。这可能导致牙龈出血和口腔疾病，例如牙龈炎和牙周炎。此外，口腔中的细菌群落异常与严重的健康状况有关，例如肝病，肾衰竭，癌症，心脏病和高血压以及自身免疫性，肥胖症甚至阿尔茨海默氏病的多样性。
国王订婚的研究奖2025
该项目调查了诺玛病的宿主 - 微生物组相互作用，诺玛病是一种毁灭性的疾病，西非儿童死亡率很高。通过分析受影响儿童，牙龈炎病例和健康对照的蛋白质组学和微生物数据，该研究旨在鉴定生物标志物以早期诊断。与尼日利亚诺玛儿童医院的当地科学家和临床医生合作，这项工作代表了朝着诺玛预防，治疗和公共医疗保健方面的开拓进步迈出的至关重要的一步。通过建立验证的协议并促进了强大的国际伙伴关系，该项目致力于对受影响社区的NOMA相关健康政策和临床实践产生重大，长期的影响。
分析与全身病理学相关的牙周疾病患者的牙龈沟和牙周口袋的分析
目的：目的是分析与全身性疾病相关的牙周疾病患者的牙龈沟和牙周袋的微生物组。方法：进行了一项微生物研究，以分析患有不同全身病理和牙周疾病的患者的牙周口袋的微生物。斑块样品，随后在营养培养基和玻璃板上培养。结果：研究了与牙周疾病相关的全身性疾病患者的牙龈沟和牙周口袋的微生物群。确定了检测牙周疾病和全身性疾病患者牙周壁细分市场中菌群定性组成的频率。研究论文概述了从牙周和全身性疾病患者牙周口袋中分离出的微生物组。结论：微生物的定殖程度略有不同，而与慢性卡他的牙龈炎相比，慢性广泛性牙周炎的特定机会细菌的检测频率增加。
糖尿病与牙周疾病之间的关联
牙周疾病是人类中最普遍的慢性疾病之一。 div>随着全球数据，2010年，晚期牙周炎是第六种最普遍的病理学，影响了全世界的7.43亿人（11.2％），并且在1990年至2010年之间没有相关的患病率变化[8]。 div>根据2005年最完整的调查，在西班牙收集的流行病学数据表明，在35 - 44年之间的成年人中，只有14.8％的牙龈只有14.8％的牙龈，有59.8％的牙龈炎和25.4％的牙周炎。 div>，在65 - 74年的人们中，只有10.3％的人会拥有健康的牙龈；其余的将患有某种类型的牙周疾病（51.6％的肝炎炎和38％的牙周炎）。 div>这些数据通过在西班牙进行的更广泛的口服CO的流行病学流行病学研究得到了强烈的证实，其中38.4％（95％IC [36.4; 40,5]）对牙周遗迹需求的患者进行了观察到的患者，从45年中观察到了严重的患者[10]。 div>
糖尿病和牙周疾病
抽象牙周炎是一种影响牙齿结构周围组织的疾病。糖尿病等全身性疾病可能会影响牙周炎的严重程度。糖尿病是一种慢性疾病，在胰腺分泌不足或身体无法使用其产生的胰岛素时会发展。胰岛素是一种调节血液中葡萄糖水平的激素。血糖水平的升高会导致口腔以牙龈组织的炎症形式表现出表现，附着损失和肺泡骨变质。有大量证据表明糖尿病是牙龈炎和牙周炎的危险因素，在这种关系中，血糖控制水平似乎是重要的决定因素。关键词：牙周炎，糖尿病，高血糖介绍全球介绍，糖尿病（DM）的发病率正在爆炸至相当大的流行比例，大约有4.15亿个人，预计到2040年，预计将增加6.42亿个人[1]。医疗保健系统目前面临着DM的重大挑战，因为其并发症是发病率和死亡率的主要因素。在2023年，DM将被列为世界卫生组织预测的第七个主要死亡原因[3]。全身亚临床炎症已被认为是其慢性并发症的潜在生物学机制，例如微血管和神经损伤[4]，有A
可解释的人工智能揭示与表型差异相关的皮肤微生物组组成的变化
摘要 在多种疾病中都观察到了人体微生物组的改变，例如哮喘、牙龈炎、皮炎和癌症，而微生物组与人体健康之间的联系仍有许多有待研究。人工智能与丰富的微生物组数据集的融合可以让我们更好地了解微生物组在我们健康中的作用。为了获得可行的见解，必须通过提供预测解释来考虑模型的预测能力和透明度。我们结合了收集两组健康女性腿部皮肤微生物组样本的努力，开发了一种可解释的人工智能 (EAI) 方法，该方法可以准确预测表型和解释。这些解释以驱动预测的关键微生物丰度的变化来表达。我们根据腿部皮肤微生物组预测皮肤水分、受试者的年龄、绝经前/后状态和吸烟状况。与皮肤水分相关的微生物组成的关键变化可以加速健康皮肤个性化治疗的发展，而与年龄相关的微生物组成变化可能为皮肤老化过程提供见解。与吸烟和绝经状态相关的腿部微生物组特征与先前分别从口腔/呼吸道微生物组和阴道微生物组中发现的结果一致。这表明很容易获得