A cárie dentária é o resultado de uma complexa interação entre fatores ambientais, comportamentais e genéticos, com padrões distintos de deterioração susceptíveis devido a etiologias específicas. Portanto, as medidas globais de decadência, como o índice CPOS, pode não ser o ideal para a identificação de fatores de risco que se manifestam padrões de decaimento como específicas, especialmente se os fatores de risco como loci susceptibilidade genética têm pequenos efeitos individuais. Foram utilizados dois métodos para extrair padrões de decadência a partir de dados de cárie em nível de superfície, a fim de gerar novos fenótipos com para explorar a regulação genética da cárie.
Os 128 superfícies dos dentes da dentição permanente foram classificados como cárie ou não por exame intra-oral para 1.068 participantes com idades entre 18 a 75 anos a partir de 664 famílias biológicas. Análise de Componentes Principais (PCA) e análise fatorial (FA), dois métodos de identificação de padrões subjacentes, sem a priori classificações
de superfície, foram aplicados aos nossos dados.
Os três mais fortes padrões de cárie identificadas pelo PCA recapturado variação representada pelo índice CPOS (correlação, r = 0,97), pit e cárie de superfície fissura (r = 0,95) e cárie de superfície lisa (r = 0,89). No entanto, em conjunto, estes três padrões explicado apenas 37% da variabilidade dos dados, indicando que a priori medidas
cárie são insuficientes para quantificar completamente variação cárie. Em comparação, o primeiro padrão identificado por FA foi fortemente correlacionado com a cárie poço e fissuras de superfície (r = 0,81), mas outros padrões identificados, incluindo um segundo padrão representando cárie dos incisivos superiores, não eram representativos de quaisquer índices de cárie anteriormente definidos. Alguns padrões identificados pelo PCA e FA eram hereditárias (h
2 = 30-65%, p = 0,043-0,006), enquanto outros padrões não eram, indicando etiologias genéticos e não-genéticos de padrões de decaimento individuais.
conclusões
Este estudo demonstra o uso de padrões de decaimento, enquanto novos fenótipos para auxiliar na compreensão da natureza multifatorial da cárie dentária.
Palavras-chave
cárie dentária genética herdabilidade Permanente Pit dentição e fissuras superfícies superfícies lisas superfícies dentárias análise de componentes principais Padrões de análise de fator de dente Patterns deterioração da cárie dentária material suplementar Electrónicas | a versão online deste artigo (doi:. 10 1186 /1472-6831-12-7) contém material suplementar, que está disponível para usuários autorizados.
Fundo
a cárie dentária é uma doença que afeta a maioria dos adultos e causada pela interação complexa de numerosos ambientais, comportamentais [1, 2], e fatores de risco genéticos [3-12]. A etiologia da cárie dentária é ainda mais complicada pelo risco não-uniforme em superfícies dos dentes da dentição completa levando a padrões distintos de cárie dentária, como descrito anteriormente [13-25]. Padrões de decadência têm sido usados para explorar etiologia da cárie sob a suposição de que os fatores de risco diferentes levar a padrões de cárie distintas. Um exemplo bem conhecido é o padrão anterior da maxila de decadência (ou seja, "mamadeira" cárie) em crianças pequenas, devido em parte ao comportamento alimentar [20, 24]. Apesar da evidência que prevalece sobre a importância de padrões de cárie, os índices mais comuns utilizados para estudar a epidemiologia da cárie são CPOD e CPOS (isto é, a contagem do número de dentes cariados, perdidos ou obturados /superfícies), que não avaliam decadência específica padrões. Como medidas globais de cárie dentária, índices CPOD e CPOS pode não ser ideal para a investigação de fatores genéticos e ambientais que se manifestam como padrões específicos de cáries em toda a dentição. Separar a nível mundial de cárie em componentes ou padrões com etiologias distintas pode ser fundamental para a identificação de fatores de risco de tamanhos efeito modesto, como loci genético específico que contribui para a cárie dentária.
Descrições anteriores de cárie padrões têm geralmente assumidos e comparou a priori
classificações das superfícies dos dentes [14-22, 25], que muitas vezes diferem entre os estudos, levando a inconsistências que demonstram a utilidade limitada de a priori classificações
superfície. Alguns estudos têm modelado os padrões de cárie dentária na infância, sem a priori
pressupostos e identificaram padrões distintos que refletem a cárie das superfícies incisivo superior e superfícies oclusais, entre outros [13, 23, 24].
Para nosso conhecimento, nenhuma avaliação de permanentes padrões de cárie na dentição em adultos sem a priori classificações superficiais
tenha sido previamente realizada. Neste estudo foram utilizadas duas metodologias analíticas relacionados para identificar os padrões subjacentes dentro do nosso conjunto de dados: Análise de Componentes Principais (PCA) e análise fatorial (FA). Três fins específicos deste estudo foram: (1) identificar os padrões de cárie dentária na dentição permanente de adultos sem um
priori suposições sobre as classificações da superfície do dente; (2) para determinar a relação entre os padrões identificados de decadência e a priori medidas
de decadência, como índice CPOS, deterioração das superfícies oclusais, e decadência de superfícies lisas; e (3) para avaliar a herdabilidade de padrões identificados de decadência.
Métodos
Recrutamento e coleta de dados
O Centro de Pesquisa de Saúde Bucal em Appalachia (COHRA) foi criado para identificar o comunitária, família-, e preditores a nível individual de resultados de saúde bucal na população Appalachian [26], uma subpopulação vulneráveis com a saúde bucal mais pobre em comparação com a maior população dos Estados Unidos [27-29]. participantes COHRA foram recrutados por agregado familiar, como descrito anteriormente [6, 7, 26], no qual as famílias elegíveis foram obrigados a incluir pelo menos um par de pais e filhos biológicos com a criança sendo 1 a 18 anos de idade. Todos os membros de famílias elegíveis foram convidados a participar sem levar em conta o seu estado de saúde oral, demografia, ou relações biológicas ou colectivas. consentimento informado por escrito foi fornecido por todos os participantes adultos. Parecer favorável com pai ou tutor consentimento por escrito foi fornecido em nome de todas as crianças participantes. O estudo foi aprovado pelo comitê de pesquisa COHRA e os Conselhos de Revisão Institucional da Universidade de Pittsburgh e West Virginia University.
No total, 732 famílias foram recrutados, que compreendia 2.663 indivíduos de 740 parentescos biológicos de 1 a 20 membros da família ( média = 4,72 membros). Alguns parentescos durou várias famílias, enquanto outras famílias continha vários parentescos. relações familiares relatados foram validados utilizando painéis de ascendência-informativa [30] e todo o genoma [31] de dados de marcadores genéticos fornecidos pelo Centro de Herdado Disease Research na Universidade Johns Hopkins e qualidade verificada em conjunto por investigadores do estudo e do Centro de Coordenação para o NIH genes e Iniciativa Ambiental (Genebra; [32])
a cárie dentária foi avaliada através de inspeção visual com um explorador dental durante os exames dentários intra-orais realizados por dentistas ou pesquisar higienistas dentais calibrados com respeito a um dentista de referência pelo menos uma vez por. ano. concordâncias inter e intra-examinador de avaliações de cárie foram elevados [7, 26]. Cada superfície do dente foi marcado como som, pré-cavitadas, deteriorado, cheio, ausente devido à decadência, ou ausente devido a outros do que decadência razões, de acordo com a Organização Mundial da Saúde CPOS /dfs escala e de acordo com o NIH /NIDCR- protocolo aprovado para avaliar a cárie dentária para fins de investigação [33]. Este método de avaliação de cárie é compatível com o recomendado pela PhenX Toolkit (http:.. //Www phenxtoolkit org; projetado para facilitar a combinação de dados entre os estudos), e do Centro Nacional para Estatísticas de Saúde Dental Examiners Manual de Procedimentos (Veja seção 4.9.1.3) [34]. Os terceiros molares foram excluídos da avaliação de cárie. indivíduos desdentados foram recrutados para o estudo, mas foram excluídos da avaliação de cárie e análise.
análise estatística
O objetivo analítico do presente estudo foi explorar padrões de cáries dentárias da dentição permanente em adultos. Por isso, excluídas as crianças, restringindo nossa amostra de estudo para os 1.068 participantes com idades entre 18 a 75 anos. Para cada participante, dados de cárie em nível de superfície em 128 superfícies (ou seja, 4 superfícies para cada incisivo e canino, e 5 superfícies para cada pré-molares e molares) foram codificados como 0 para o som ou ausente devido a outras razões que não a decadência, ou codificado como 1 para pré-cavitadas, dentes cariados, perdidos devido à cárie, ou preenchidos /restaurado. Assim, geramos uma matriz de 1.068 participantes de 128 indicadores de-nível da superfície status de cárie carinho. Esta matriz foi usado como entrada para dois métodos relacionados de extrair padrões dentro dos dados:. PCA e FA [35]
PCA usa decomposição em valores singulares da matriz de dados para extrair um conjunto de variáveis não correlacionadas (chamados componentes principais pontuações, PCs ), onde o primeiro PC (isto é, o PC1) explica a maior quantidade possível de variabilidade nos dados numa única dimensão, e o segundo PC (isto é, PC2) explica a maior quantidade possível de variabilidade restante nos dados num único ortogonal dimensão a PC1, e assim por diante. O resultado é um número de computadores ortogonais igual ao número de variáveis originais (nos nossos dados, 128), com os PCs sucessivos cada um explicando cada vez menos da variabilidade dos dados. Cada PC pode ser definido como uma combinação linear das variáveis originais ponderados por suas cargas. Os primeiros vários PCs pode representar importantes padrões nos dados, essencialmente avaliar sinais subjacentes a partir de um maior número de medições fenotípicas correlacionadas. As cargas fornecer uma maneira de interpretar os PCs em termos das variáveis originais. Em outras palavras, as cargas de descrever o padrão de lesões de cárie em toda a dentição permanente para um dado computador, enquanto que os computadores reais indicar a extensão e /ou gravidade de cáries de que o padrão de decaimento.
FA é semelhante à APC na medida em que é utilizada para extrair variáveis latentes chamados escores fatoriais (FACS) de uma matriz de dados original. Tal como PCs, FACS são calculados como combinações lineares das variáveis originais ponderados por suas cargas, excepto que o número de FACs usado para modelar os padrões em que os dados são escolhidos a priori
, e os FACs não está restrita a ser ortogonal. Neste estudo, foram modelados a matriz de dados de cárie utilizando 10 factores. Tal como APC, o objectivo de FA é gerar sinais que representam FACs subjacentes na matriz de dados que pode então ser utilizado como fenótipos, neste caso, para identificar os factores de risco para cáries dentárias.
Na prática, FA e PCA executar frequentemente similarmente. No entanto, os dois métodos tomar perspectivas opostas em extrair padrões a partir de uma matriz de dados: PCA assume que as variáveis observados fornecem a base para os padrões, enquanto que os padrões de FA assume latentes proporcionam a base para as variáveis observados. Desta forma, o PCA é frequentemente utilizado para a redução de dimensão, ou seja,
., Que resume as informações a partir de um grande número de variáveis com algumas variáveis, enquanto FA pode representar melhor subjacente "endofenótipos", ou seja
., Fenótipos não medidos que se manifestam como as variáveis observadas. Para ambos PCA e FA, as cargas definir os padrões de decadência e os PCs e FACs descrever a gravidade da doença para os seus padrões correspondentes. Compra de comparação com os PCs e FACs, nós também gerou três a priori
cárie fenótipos : o índice CPOS, poço e cárie de superfície fissura (PFS) e cárie de superfície lisa (SMS). Estes fenótipos a priori
são comumente utilizados na literatura cárie. CPOS foi calculado como o número de pré-cavitadas, dentes cariados, perdidos devido à cárie, ou preenchidos /superfícies restauradas. PFS e SMS foram calculados da mesma maneira como DMFS excepto que as contagens foram limitadas a superfícies de fossas e fissuras e superfícies lisas, respectivamente. superfícies oclusais dos pré-molares e molares, superfícies vestibulares dos molares superiores e superfícies linguais dos molares inferiores foram considerados pit e superfícies fissuras. Todas as outras superfícies dentárias foram consideradas superfícies lisas.
A fim de avaliar a estabilidade dos padrões identificados pela PCA e FA, foi realizada uma análise de sensibilidade, repetindo PCA e FA em dez subgrupos aleatórias dos dados constantes de 80% do total amostra. Foram comparados os PCs e FACs obtidos a partir de subconjuntos aleatórios para os da amostra completa utilizando o coeficiente de correlação de Pearson, r. PCs 1-4 foram extremamente estável (r = 0,98 a 1,00), PCs 5-9 eram estáveis (r = 0,86-0,95), e o PC 10 foi moderadamente estável (r = 0,77) entre os subconjuntos aleatórios. FACs 06/01 eram estáveis (r = 0,86 a 0,99), e FACs 7-10 eram moderadamente estável (r = 0,69-0,82) através dos subconjuntos aleatórios. Da mesma forma, avaliamos o efeito de parentes em PCA e FA, repetindo esses métodos na subconjunto máximo de indivíduos não aparentados. PCs 1-10 e FACs 1-8 a partir da amostra não relacionada foram altamente correlacionados (r & gt; 0,95) com as da amostra total, enquanto que FAC9 e FAC10 foram moderadamente correlacionados (r = 0,57 e 0,81, respectivamente). Em conjunto, esses resultados sugerem que os padrões de cárie foram geralmente estável e robusto para a inclusão de parentes entre a amostra. As estimativas de herdabilidade
de PCs e FACs foram calculadas usando a abordagem de componentes de variância. Este modelos método correlações fenotípicas entre todos os tipos de parentes em função do grau esperado de partilha genética (ou seja, que os pais e filhos compartilham 50% do seu genoma, irmãos compartilham 50%, meio-irmãos compartilham 25%, indivíduos não aparentados compartilhar 0% , etc). Detalhes sobre este método como aplicadas à nossa amostra do estudo foram relatados [6, 36]. A estimativa de herdabilidade é interpretado como a proporção da variância fenótipo atribuível ao efeito cumulativo de todos os genes.
Todas as análises estatísticas foram realizadas no pacote de software R (R Foundation for Statistical Computing, Viena, AU), excepto estimativas de herdabilidade que eram obtido a partir de modelagem genética realizados em SOLAR [37]. Análise de componentes principais foi realizada utilizando a função prcomp
com os parâmetros predefinidos. A análise fatorial foi realizada utilizando a função
factanal com a opção da Thomson baseada em regressão pontuação, 10 fatores, e outros parâmetros predefinidos. Prevalência, correlações e valores foram todos gerados em R.
Resultados da prevalência de cárie por superfície
dados de cárie em nível de superfície para 1.068 participantes (idades entre 18 e 75 anos, idade de 34,7 anos significa, 63,3% do sexo feminino , 90,0% de auto-relatado branco) em 128 superfícies dentárias foram recolhidos. superfícies dos dentes que apresentaram evidência de lesões pré-cavitação ou deterioração, estavam em falta devido à deterioração, ou tinham sido preenchidos /restaurada, foram considerados de cárie. superfícies dos dentes que eram de som ou ausente devido a outros do que decadência razões foram consideradas não-cariada. Caries prevalência por superfície (isto é, a percentagem da amostra que apresenta uma superfície de cárie no dente particular) são mostrados na Tabela 1. superfícies dos dentes maxilar anterior (isto é, dos incisivos e caninos) exibiram maior prevalência cárie do que dentes anteriores inferiores; Considerando que os dentes da maxila posterior (ou seja, pré-molares e molares) apresentaram taxas mais baixas do que pravelences teeth.Table mandibular posterior 1 cárie prevalências por superfície em toda a dentição permanente (N = 1.068)
Surface
Right
|
|
|
dentes superiores
|
|
|
|
Esquerda
|
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
buccal
0.18
0.15
0.09
0.10
0.11
0.13
0.16
0.15
0.13
0.11
0.09
0.10
0.15
0.20
distal
0.18
0.21
0.20
0.18
0.07
0.11
0.16
0.16
0.13
0.08
0.19
0.21
0.20
0.18
lingual
0.22
0.40
0.08
0.07
0.07
0.15
0.15
0.16
0.16
0.08
0.07
0.09
0.39
0.23
mesial
0.16
0.27
0.19
0.12
0.07
0.15
0.17
0.18
0.16
0.09
0.12
0.20
0.25
0.18
occlusal
0.60
0.63
0.30
0.26
|
|
|
|
|
|
0,28
0,31
0,63
0,59
|
direito
|
|
|
|
dentes inferiores
|
|
|
|
deixou
|
31
30
29
28
27
26
25
24
23
22
21
20
19
18
buccal
0.29
0.41
0.11
0.09
0.08
0.04
0.03
0.03
0.03
0.07
0.09
0.10
0.39
0.28
distal
0.16
0.26
0.19
0.08
0.02
0.03
0.03
0.02
0.03
0.02
0.08
0.18
0.26
0.15
lingual
0.16
0.19
0.07
0.02
0.01
0.01
0.02
0.01
0.02
0.02
0.03
0.07
0.21
0.14
mesial
0.22
0.25
0.11
0.05
0.03
0.02
0.02
0.03
0.02
0.03
0.04
0.10
0.25
0.21
occlusal
0.64
0.60
0.27
0.12
|
|
|
|
|
|
0,14
0,26
0,59
0,61
análise de componentes Principais
PCA foi realizada nos dados de nível de superfície, a fim de extrair os padrões subjacentes de cárie. PC1 explicou 26,3% da variabilidade nos dados, PC2 explicado 6,7%, e todos os outros PCs explicado & lt; 5% (Figura 1A). Cargas mostram que, excepto para as superfícies inferiores anteriores, todas as outras superfícies contribuir de forma semelhante ao PC1 (Figura 1B) que representa um padrão quase global /extensão da deterioração. Cargas para PC2 mostram contribuições opostas de superfícies lisas e superfícies de fossas e fissuras (Figura 1C). Cargas para PC3 mostram contribuições opostas de pré-molares vs. outras superfícies e cargas para PC4 mostrar as contribuições opostas de superfícies mandibulares maxilares vs. (ver arquivo adicionais 1). Os carregamentos para todos os outros PCs mostram padrões complexos de contribuições das superfícies dos dentes que não são facilmente discernível no contexto de PCs 1 a 4, no entanto, descrições gerais das superfícies que contribuem estão resumidos na Tabela 2. A Figura 1 Análise de Componentes Principais. (A) a proporção da variância dos dados explicado por PCs 1-10 (vermelho) e PCs sucessivas (preto). (B) Cargas para PC1 ordenados por tipo de dente, da esquerda para a direita: incisivos superiores (azul), caninos (verde), pré-molares (vermelho), molares (preto), incisivos inferiores (cinza), caninos (amarelo), pré-molares ( magenta), molares (ciano). Para cada dente, as contribuições de superfícies estão listados na seguinte ordem: bucal, distal, lingual, mesial e oclusal, se for o caso. Dentes ordenados da esquerda para a direita: maxilar 8, 9, 7, 10, 6, 11, 5, 12, 4, 13, 3, 14, 2, 15; mandibular 24, 25, 23, 26, 22, 27, 21, 28, 20, 29, 19, 30, 18, 31. (C) Cargas para PC2, na mesma ordem; superfícies lisas sombreado vermelho, azul superfícies oclusais sombreada. gráficos de dispersão de (D) PC1 índice CPOS vs., (E) PC2 vs. fossas e fissuras cáries, (F) PC3 vs. cárie de superfície lisa.
Tabela 2 interpretações gerais de PCA e cargas FA.
< col> Pattern
interpretação Geral das cargas
PCA
|
PC1
todos maxilar dentes e pré-molares inferiores e molares
PC2
molares versus não-molares
PC3
pré-molares vs. não pré-molares
PC4
dentes inferiores vs. dentes superiores
PC5
2º molares vs. 1º molares inferiores
PC6
pré-molares inferiores e 2º molares vs. mandibular primeiro molares e molares superiores e segundo pré-molares
PC7
pré-molares superiores e molares inferiores vs. molares superiores e pré-molares inferiores
PC8
contribuições complexas
PC9
contribuições complexas
PC10
vs. direito deixou molares inferiores
FA
|
FAC1
dentes posteriores: pré-molares e molares
FAC2
maxilar anterior dentes: incisivos e caninos
FAC3
caninos inferiores e pré-molares
FAC4
maxilar pré-molares
FAC5
mandibulares incisivos e caninos
FAC6
não- pré-molares e molares superfícies oclusais, incisivos laterais superiores e caninos superiores
FAC7
dente 20 (da esquerda mandibular segundo pré-molar)
FAC8
dente 29 (à direita mandibular segundo pré-molar)
FAC9
maxilares 2º molares
FAC10
dente 13 (à esquerda maxilar segundo pré-molar)
Veja arquivo adicionais 1 para detalhes completos
PC1 foi quase idêntico ao CPOS índice (r = 0,969; Valor de p & lt; 10 -250 [isto é, o p-valor mínimo relatou usando o software de estatística]; Figura 1D), indicando que o padrão mais forte de cárie nos dados de indivíduos distinguidos por nível mundial de decadência. PFS, a contagem de superfícies oclusais de cárie, foi altamente correlacionada com PC2 depois de subtrair a PC1 (r = 0,947; valor-p & lt; 10 -250; Figura 1E). SMS, a contagem de superfícies lisas de cárie, foi altamente correlacionada com PC3 depois de subtrair a PC2 e PC1 (r = 0,894; valor-p & lt; 10 -250; Figura 1E). Estas correlações mostram que PC1, PC2 e PC3 capturar os padrões de cárie dentária que corresponde a uma
priori fenótipos, CPOS índice, o excesso de PFS (para uma dada DFMS), e o excesso de SMS (para um dado DMFS e PFS), respectivamente.
a herdabilidade (h 2) do índice e PCs 1-10 CPOS foram calculados ao mesmo tempo, o ajuste para os efeitos da idade, idade 2, e sexo (Tabela 3). Índice CPOS, PC1, PC5 e PC7 estavam todos fortemente hereditárias (h 2 = 37% a 50%; valores de p = 0,043 para 0,008), indicando que alguns padrões de cárie dentária foram devidas a etiologias genéticas. Outros PCs não eram hereditárias indicando que alguns padrões de cárie dentária não eram devido à genética. Co-variáveis idade, idade 2, e sexo explicou cerca de 10% de variação no PC1 e muito pouca variação para os restantes PCs.Table 3 As estimativas de herdabilidade para o índice CPOS, PCs, e FACs
< col> Fenótipo
h2
h2 SE
p-value
R2
DMFS
0.418
0.164
0.008
0.054
PCA
|
|
|
PC1
0,404
0,160
0,009
0,095
PC2
0,149
0,171
0,190
0,017
PC3
0.000
-
0,500
0,037
PC4
0,174
0,234
0,231
0,004
PC5
0,373
0,207
0,043
0,021
PC6
0,027
0,236
0,455
0,001
PC7
0,503
0,221
0,020
0,004
PC8
0.000
viajantes -
0,500
0,003
PC9
0.000
-
0,500
0,006
PC10
0.000
-
0,500
0,001
FA
|
|
|
|
FAC1
0,157
0,181
0,194
0,033
FAC2
0.000
-
0,500
0,014
FAC3
0,653
0,198
0,006
0,010
FAC4
0,274
0,239
0,135
0,058
FAC5
0,019
0,161
0,454
0,017
FAC6
0,302
0,153
0,027
0,009
FAC7
0.000
-
0,500
0,015
FAC8
0.000
-
0,500
0,018
FAC9
0,084
0,208
0,343
0,006
FAC10
0,342
0,292
0,136
0,014
h2 = estimativa de herdabilidade (ou seja, a proporção de variação fenotípica atribuível à genética)
h2 SE = erro padrão da estimativa de herdabilidade
R2 = proporção de variação fenotípica atribuível aos efeitos cumulativos de idade, idade2 e análise fatorial sexo
FA também foi realizada nos dados de nível de superfície para identificar padrões latentes de cárie dentária (Tabela 2). 10 factores que foram extraídos cumulativamente explicou 44,7% da variabilidade dos dados. FAC1 foi principalmente devido às contribuições de superfícies molares e, em menor grau, as superfícies pré-molares (ver cargas, Figura 2A). FAC1 foi moderadamente correlacionada com o índice CPOS (r = 0,593; valor-p & lt; 10 -250), e fortemente correlacionada com PFS (r = 0,815, valor de p & lt; 10 -250; Figura 2B) . Cargas mostraram que superfícies incisivo superior, e, em menor grau, as superfícies caninos superiores, contribuir para FAC2 (Figura 2C). FAC2 foi moderadamente correlacionada com SMS (r = 0,523; valor-p & lt; 10 -250) e índice CPOS (r = 0,453; valor-p & lt; 10 -250). Veja arquivo adicionais 1 para cargas de todos os outros fatores. Em geral, a maioria das FACs apresentaram baixas correlações com PCs, indicando que os dois métodos diferentes padrões extraídos a partir dos dados. Em comparação com os PCs, o que representou contribuições de muitos dentes, uma série de FACs contribuições dos dentes individuais representados, principalmente, (por exemplo, dente 20 para FAC7, dente 29 para FAC8, dente 13 para FAC10). Figura 2 A análise fatorial. (A) Cargas para FAC1 ordenados por tipo de dente, da esquerda para a direita: incisivos superiores (azul), caninos (verde), pré-molares (vermelho), molares (preto), incisivos inferiores (cinza), caninos (amarelo), pré-molares ( magenta), molares (ciano). Para cada dente, as contribuições de superfícies estão listados na seguinte ordem: bucal, distal, lingual, mesial e oclusal, se for o caso. Dentes ordenados da esquerda para a direita: maxilar 8, 9, 7, 10, 6, 11, 5, 12, 4, 13, 3, 14, 2, 15; mandibular 24, 25, 23, 26, 22, 27, 21, 28, 20, 29, 19, 30, 18, 31. (B) Gráfico de dispersão dos FAC1 vs. poço de superfície e de fissura cárie. . (C) Cargas para FAC2 na mesma ordem
As estimativas de herdabilidade de FACs 1-10 também são apresentados na Tabela 3. FAC3 e FAC6 foram fortemente hereditárias (h 2 = 65,3 e 30,2%; p-valor = 0,006 e 0,027, respectivamente), enquanto todas as outras FACs não eram hereditárias. Estes resultados refletem os resultados de PCA, mostrando que alguns padrões de cárie são devidas a etiologias genéticas, enquanto outros não são. Os níveis de significância para estimativas de herdabilidade não atender ajuste de Bonferroni (para 20 modelos, exigindo valores de p & lt; 0,0025 para a importância da família-wise); embora, o ajuste correto para testes de múltipla não é clara, dada a herdabilidade antes significativo de CPOS, PFS, e os índices de SMS reportados para esta amostra [6, 36].
Discussão
Foram utilizados dois métodos relacionados de extrair padrões de cárie em a dentição permanente a partir de dados de cárie em nível de superfície. PCA rendeu muitos padrões moderada a fraca, possivelmente indicando um alto grau de ruído ou esporádica ocorrência (não-padronizada) de cárie dentária. Além disso, os PCs 1-3 recapturado perto o CPOD, PFS, e os índices de SMS, uma observação que sugere que estes a priori
cárie fenótipos podem refletir os padrões predominantes de cárie na dentição permanente, embora cumulativamente eles respondem por apenas 37% dos a variabilidade. Alguns PCs eram hereditárias, ao passo que muitos não eram, o que sugere que os padrões genéticos de decadência pode ser separável de padrões não-genéticos. Ao contrário de PCA, FA não deu factores que claramente recapturados a priori
fenótipos, com a excepção de que foi correlacionada com FAC1 PFS. incisivos superiores contribuíram fortemente para FAC2, o que é consistente com estudos anteriores que utilizaram escalonamento multidimensional [24] e análise de cluster [23] para explorar padrões de cárie na dentição decídua e mostrou incisivos superiores formavam o segundo grupo (depois de outras superfícies lisas). Dez factores eram insuficientes para explicar a variabilidade dos dados, cumulativamente, representando cerca de 45%.
Como APC, FA produziu alguns factores que eram altamente transmissível, indicando que certos padrões de cárie pode ser devido a etiologias genéticos, enquanto outros podem ser devido a etiologias não-genéticos. Como os padrões de cárie apresentados neste manuscrito são mais precisamente e agnostically definidas do que a priori
fenótipos, nós conservadora concluir que os padrões específicos representados por FAC3 e FAC6 são hereditárias, em vez de generalizar a categorias mais amplas de superfície, tais como SMS. Curiosamente, a contribuição genética mais forte identificada foi para FAC3, que foi de 65,3% hereditárias (em comparação com 41,8% para o índice de D1MFS) que sugere que FAC3 pode ser uma melhor fenótipo para a descoberta de genes do que a priori
cárie fenótipos. Uma conclusão semelhante pode ser feita para PC7 (50,3% hereditárias). Estes resultados são geralmente consistentes com um estudo anterior comparando PCA e FA que apresentaram FA pode captar melhor os sinais genéticos subjacentes de medidas fenotípicas correlacionadas (embora ambos os métodos têm um desempenho muito semelhante) [35]. PCs e FACs não hereditários, presumivelmente devido aos efeitos de fatores de risco não-genéticos, pode ser preferido fenótipos para futuros estudos epidemiológicos de fatores de risco ambientais para a cárie dentária.
A gravidade da cárie aumentou significativamente com a idade (ou idade 2) para a maioria dos padrões (resultados não mostrados). As estimativas de herdabilidade foram calculados, ao mesmo tempo modelando idade, idade 2, e sexo, embora as estimativas de herdabilidade muito semelhantes foram obtidos em modelos não ajustados para todos os padrões, exceto PC1 que apresentaram diminuição da hereditariedade quando co-variáveis foram omitidos (resultados não mostrados). Estes resultados são apresentados sensato que por completo, idade, idade 2 e sexo foram responsáveis por cerca de 10% da variância no PC1, mas muito pouco de desvio para os outros PCs e FACs.
Um dos desafios do uso de métodos agnóstico tais como PCA e FA para identificar padrões subjacentes de cárie dentária (desprovidas de a priori classificações
de superfície) é na interpretação dos resultados. Enquanto alguns padrões, como PC1 (Definido por cargas quase uniforme na maioria das superfícies dos dentes e, portanto, representam extensão global de decadência) e FAC 7, 8 e 10 (cada um definido por contribuições de um único pré-molar), são facilmente interpretável , outros PCs e FACs podem ser difíceis de relacionar-se com as variáveis originais. Além disso, não existe um método claro para distinguir padrões biologicamente relevantes atribuíveis aos factores de risco de distintos padrões esporádicos devido ao ruído. análise de sensibilidade mostrou que os padrões representados por PCs 1-9 e 1-6 FACs mantiveram-se estáveis, enquanto PC10 e FACs 7-10 foram moderadamente estável. A estabilidade geral dá credibilidade à noção de que os PCs e FACs considerados neste estudo não se devem somente ao acaso.
Este estudo benefícios do grande amostra de indivíduos relacionados com avaliação detalhada cárie em nível de superfície, o que facilitou a extração padrão de cárie e estimativa de herdabilidade. Uma força adicional da análise estava usando dois métodos diferentes, mas relacionadas de extrair padrões de cárie a partir dos dados, o que, mais importante, não usaram a priori definições
padrão.
Apesar destes pontos fortes, várias limitações deste mandado de estudo discussão, incluindo limitações inerentes às superfícies dos dentes atribuindo como cárie ou não.
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