含L-arginine的介孔二氧化硅纳米颗粒嵌入牙科粘合剂(Arg@MSN@DAdh)用于靶向致龋细菌

该数据集围绕一种含L-arginine的介孔二氧化硅纳米颗粒嵌入牙科粘合剂(Arg@MSN@DAdh)的研究,旨在通过缓释L-arginine中和致龋酸性环境以抑制致龋细菌

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其他QuímicaIngenieríaDental cariesDental adhesiveDrug delivery systemsMesoporous silica nanoparticlesL-arginine
L‑arginine‑containing mesoporous silica nanoparticles embedded in dental adhesive (Arg@MSN@DAdh) for targeting cariogenic bacteria

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

含L-arginine的介孔二氧化硅纳米颗粒嵌入牙科粘合剂(Arg@MSN@DAdh)用于靶向致龋细菌

L‑arginine‑containing mesoporous silica nanoparticles embedded in dental adhesive (Arg@MSN@DAdh) for targeting cariogenic bacteria

该数据集围绕一种含L-arginine的介孔二氧化硅纳米颗粒嵌入牙科粘合剂(Arg@MSN@DAdh)的研究,旨在通过缓释L-arginine中和致龋酸性环境以抑制致龋细菌。数据覆盖体外实验与细菌培养实验,证明L-arginine从纳米颗粒中持续释放并扩散出粘合剂,有效减少细菌菌株。可用于牙科材料抗菌性能评估、药物递送系统设计及龋齿防治研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):龋齿是世界上主要的生物膜介导的口腔疾病。修复龋损的主要治疗方法是使用粘性树脂复合材料,因其具有良好的性能。然而,粘合剂在中期的逐渐降解使得致龋细菌得以增殖,从而导致继发龋的出现。在本研究中,使用了一种掺入基于含L-arginine的介孔二氧化硅纳米颗粒(MSNs)的药物递送系统的牙科粘合剂,以释放这种必需氨基酸作为碱性来源,中和介导牙科继发龋发展的有害酸性条件。体外和细菌培养实验证明,L-arginine从MSNs中以持续方式释放并从牙科粘合剂中扩散出来,有效有助于减少细菌菌株Strepto

【主题与分类】

主题标签:Química、Ingeniería、Dental caries、Dental adhesive、Drug delivery systems、Mesoporous silica nanoparticles、L-arginine。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://edatos.consorciomadrono.es/citation?persistentId=doi:10.21950/F0USSO

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

龋齿是世界上主要的生物膜介导的口腔疾病。修复龋损的主要治疗方法包括使用粘接树脂复合材料,因其具有良好的性能。然而,粘接剂在中期的逐渐降解使得致龋细菌得以增殖,从而导致继发龋的出现。在本研究中,使用了一种牙科粘接剂,该粘接剂结合了基于含L-精氨酸的介孔二氧化硅纳米颗粒(MSNs)的药物递送系统,用于释放这种必需氨基酸作为碱性来源,以中和介导牙科继发龋发展的有害酸性条件。体外和细菌培养实验证明,L-精氨酸从MSNs中以持续的方式释放,并从牙科粘接剂中扩散出来,有效促进了变形链球菌和干酪乳杆菌菌株的减少。此外,掺入含L-精氨酸的MSNs后,牙科粘接剂的机械和粘接性能没有显著变化。这些结果为具有成本效益的继发龋预防带来了希望的曙光。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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