Diagnostics:“口腔微生物及唾液诊断”领域文章精选 | MDPI 编辑荐读
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本期编辑荐读精选了 Diagnostics 期刊口腔微生物以及唾液诊断相关的 5 篇文章,内容涵盖口腔微生物在口腔和全身疾病进展及诊断中的作用、儿童唾液中与龋齿相关的口腔微生物组分析,以及两种优化唾液 SARS-CoV-2 检测的工作流程,希望能为相关领域学者提供新的思路和参考,欢迎阅读。
01
Progress in Oral Microbiome Related to Oral and Systemic Diseases: An Update
口腔及全身疾病相关的口腔微生物组研究进展
Yeon-Hee Lee et al.
https://www.mdpi.com/1191068
与口腔微生物群失调相关的全身性疾病类型。
文章亮点:
(1) 本文深入了解了口腔微生物组在影响口腔和全身疾病中的病理生理作用,并进一步回顾了过去 30 年中产生的与口腔微生物组相关的知识。
(2) 本文在学术和临床方面为研究人员和临床医生提供了口腔微生物组的最新知识。
(3) 利用微生物群落信息进行无创诊断,有助于发展精准医学的新范式,将在后宏基因组时代造福人类健康。
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阅读英文原文
原文出自 Diagnostics 期刊
Lee, Y.-H.; Chung, S.W.; Auh, Q.-S.; Hong, S.-J.; Lee, Y.-A.; Jung, J.; Lee, G.-J.; Park, H.J.; Shin, S.-I.; Hong, J.-Y. Progress in Oral Microbiome Related to Oral and Systemic Diseases: An Update. Diagnostics 2021, 11, 1283.
02
Oral Microbiota: A Major Player in the Diagnosis of Systemic Diseases
口腔微生物:全身性疾病诊断的重要角色
Charlotte Thomas et al.
https://www.mdpi.com/1210578
口腔微生物群是全身性疾病诊断和治疗的生物标志物、诊断工具和靶点。
文章亮点:
(1) 本文总结了口腔微生物群在系统性疾病发展和恶化中可以发挥的主要作用,以及如何利用新工具帮助调查这个复杂的生态系统。
(2) 本文描述了基于口腔细菌再定殖或宿主调节治疗的新疗法。
(3) 作者呼吁口腔专家和其他医学专家展开合作,有利于在诊断和治疗方面的改善患者口腔和全身的健康。
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阅读英文原文
原文出自 Diagnostics 期刊
Thomas, C.; Minty, M.; Vinel, A.; Canceill, T.; Loubières, P.; Burcelin, R.; Kaddech, M.; Blasco-Baque, V.; Laurencin-Dalicieux, S. Oral Microbiota: A Major Player in the Diagnosis of Systemic Diseases. Diagnostics 2021, 11, 1376.
03
Microbiome of Saliva and Plaque in Children According to Age and Dental Caries Experience
不同年龄和龋齿经历的儿童唾液和菌斑的微生物组
Eungyung Lee et al.
https://www.mdpi.com/1199796
分组和样品制备流程图。
文章亮点:
(1) 本研究分析了从韩国儿童获得的口腔微生物组的宏基因组数据,并通过机器学习模型发现与龋齿高度相关的细菌。
(2) 本研究收集了 120 名 12 岁以下韩国儿童的唾液和牙菌斑样本,并使用基于 16S rRNA 基因的 V3 和 V4 高变区 Illumina HiSeq 测序鉴定了其细菌组成。
(3) 结果证实了口腔微生物组会根据龋齿和年龄发生显著变化,这些差异可用作诊断生物标志物。
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阅读英文原文
原文出自 Diagnostics 期刊
Lee, E.; Park, S.; Um, S.; Kim, S.; Lee, J.; Jang, J.; Jeong, H.-o.; Shin, J.; Kang, J.; Lee, S.; Jeong, T. Microbiome of Saliva and Plaque in Children According to Age and Dental Caries Experience. Diagnostics 2021, 11, 1324.
04
SalivaSTAT: Direct-PCR and Pooling of Saliva Samples Collected in Healthcare and Community Setting for SARS-CoV-2 Mass Surveillance
SalivaSTAT:在医疗保健和社区环境中收集的唾液样本的直接 PCR 及样本合并用于 SARS-CoV-2 大规模监测
Nikhil S. Sahajpal et al.
https://www.mdpi.com/1115224
样品处理和 SARS-CoV-2 检测工作流程概述。
文章亮点:
(1) 本研究开发并验证了一种高度敏感 (检测限为〜60˜180 copies/ml) 的通用唾液处理方案 (SalivaSTAT),该方案可以使用市售的 RT-PCR (逆转录聚合酶链反应) 试剂盒进行无提取 RT-PCR 测试。
(2) 本研究简化了唾液处理,使用 SalivaSTAT 无提取 RT-PCR 测试验证了五样本合并策略。
(3) 本研究优化了唾液样本的免提取直接 RT-PCR 检测,证明其性能与 FDA-EUA 试验 (提取和RT-PCR) 相当。
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阅读英文原文
原文出自 Diagnostics 期刊
Sahajpal, N.S.; Mondal, A.K.; Ananth, S.; Njau, A.; Ahluwalia, P.; Newnam, G.; Lozoya-Colinas, A.; Hud, N.V.; Kota, V.; Ross, T.M.; Reid, M.D.; Fulzele, S.; Chaubey, A.; Hegde, M.; Rojiani, A.M.; Kolhe, R. SalivaSTAT: Direct-PCR and Pooling of Saliva Samples Collected in Healthcare and Community Setting for SARS-CoV-2 Mass Surveillance. Diagnostics 2021, 11, 904.
05
A Novel Saliva RT-LAMP Workflow for Rapid Identification of COVID-19 Cases and Restraining Viral Spread
用于快速识别 COVID-19 病例和抑制病毒传播的新型唾液 RT-LAMP 工作流程
Gerson Shigeru et al.
https://www.mdpi.com/1214532
临床唾液的 DGS 和直接 RT-LANP 诊断工作流程的评估。
文章亮点:
(1) 本研究开发了用于唾液中 SARS-CoV-2 检测的直接 RT-LAMP (逆转录环介导等温扩增) 工作流程,无需 RNA 提取和专用设备,为标准 RT-PCR 诊断提供了一种经济高效的替代方案。
(2) 本研究根据病毒载量、性别、年龄和症状出现时间对唾液和鼻/口咽拭子标本进行了描述,从而更深入地了解 SARS-CoV-2 唾液诊断的优势和局限性。
(3) 本研究开发了一种名为“DGS” (DTT/GuHCl 溶液) 的溶液,可防止病毒 RNA 降解,并为 RT-LAMP 反应提供更好的病毒基因组稳定性。
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阅读英文原文
原文出自 Diagnostics 期刊
Kobayashi, G.S.; Brito, L.A.; Moreira, D.d.P.; Suzuki, A.M.; Hsia, G.S.P.; Pimentel, L.F.; de Paiva, A.P.B.; Dias, C.R.; Lourenço, N.C.V.; Oliveira, B.A.; Manuli, E.R.; Corral, M.A.; Cavaçana, N.; Mitne-Neto, M.; Sales, M.M.; Dell’ Aquila, L.P.; Filho, A.R.; Parrillo, E.F.; Mendes-Corrêa, M.C.; Sabino, E.C.; Costa, S.F.; Leal, F.E.; Sgro, G.G.; Farah, C.S.; Zatz, M.; Passos-Bueno, M.R. A Novel Saliva RT-LAMP Workflow for Rapid Identification of COVID-19 Cases and Restraining Viral Spread. Diagnostics2021, 11, 1400.
Diagnostics 期刊介绍
主编:Andreas Kjaer, University of Copenhagen, Denmark
期刊涵盖医学诊断各个方面的研究成果,刊载研究论文、综述及短讯,鼓励学者发表详细的实验和理论结果。
2020 Impact Factor | 3.992 |
2021 CiteScore | 2.4 |
Time to First Decision | 17.7 Days |
Time to Publication | 35 Days |
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