dc.contributor.author
Faust, Kristina
dc.date.accessioned
2018-06-07T16:45:25Z
dc.date.available
2007-02-14T00:00:00.649Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/2994
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-7194
dc.description
Titelblatt und Inhaltsverzeichnis
Einleitung
Literaturübersicht
Fragestellung
Material und Methode
Ergebnisse
Diskussion
Schlussfolgerungen
Zusammenfassung
Summary
Literaturverzeichnis
dc.description.abstract
In der vorliegenden Arbeit wurde die Möglichkeit überprüft, ein
Multigassensorsystem für die mikrobiologische Diagnostik in der Parodontologie
zu nutzen. Es wurde untersucht, ob man mit dem Prototypen eines neu
entwickelten Gerätes (Olafaktograph), fünf Parodontopathogene, in vitro durch
ihre Gerüche voneinander unterscheiden kann.
Der Olfaktograph basiert auf zwei Multigassensorsystemen, die
Metalloxidsensoren enthalten. Die Metalloxidsensoren wirken als Halbleiter.
Flüchtige Komponenten reagieren an der Sensoroberfläche und bewirken dadurch
messbare Widerstandsänderungen.
Für die Arbeit wurden zwei klinische Isolate und fünf Stämme (der Deutschen
Sammlung für Mikroorganismen und American Type Culture Collection) der Spezies
Actinobacillus actinomycetemcomitans, Prevotella intermedia, Eikenella
corrodens, Fusobacterium nucleatum und Porphyromonas gingivalis anaerob für
zwei bis zehn Tage auf Columbia-Blutagar-Kulturplatten gezüchtet. Von 150
Proben der aufgeführten Keime wurde der Gasraum über der Kulturplatte
gemessen. Zusätzlich wurden von Kulturplatten der klinischen Isolate P.
gingivalis und P. intermedia zwölf Messungen ausgewertet.
Es erfolgte eine Auswertung der aufgenommenen Datensätze mit Hilfe der
linearen Diskriminanzanalyse (LDA). Das Ziel der LDA besteht in der optimalen,
linearen Trennung der gegebenen Geruchsgruppen. Es wird ein Modell für die
fünf Geruchsklassen der fünf Bakterienstämme aus den aufgenommenen Daten
erstellt.
Die Ergebnisse zeigen ein LDA-Modell, in dem fünf bakterielle Geruchsklassen
zu erkennen sind. Die fünf Gruppen bilden jedoch nicht vollständig voneinander
getrennte Geruchsklassen. Sie überschneiden sich zum Teil stark. Einige der
getesteten Spezies, Porphyromonas gingivalis und Eikenella corrodens, werden
sehr gut mit einer hohen Wahrscheinlichkeit in dem Modell erkannt. Die anderen
drei Spezies, Actinobacillus actinomycetemcomitans, Fusobacterium nucleatum
und Prevotella intermedia können nicht separiert werden.
Messungen von klinischen Isolaten der Spezies P. gingivalis werden mit dem
LDA-Modell der Laborstämme sehr gut erkannt. Messungen von klinischen Isolaten
der Spezies P. intermedia werden nicht im LDA-Modell der Laborstämme erkannt.
Die vorgestellten Ergebnisse müssen in der Diskussion mit im Versuchsaufbau
und Methodik ähnlichen Studien kritisch untersucht werden. Wenige existierende
Versuche ähnlicher Geräte an anderen bakteriellen Spezies führten unter
Verwendung künstlicher neuronaler Netze und anderen multivariaten
Datenanalysen zu besseren Erkennungsraten.
Dennoch lassen Teile der vorgestellten Ergebnisse und die aufgeführten
Publikationen zu Anwendungen von Multigassensorsystemen ein Potential für
weitere Tests mit anderen Spezies und die Möglichkeit der Durchführung von
klinischen Anwendungen vermuten.
de
dc.description.abstract
The study was designed to determine the possibility of the application of the
technology of artificial nose for periodontal microbiological diagnosis. The
purpose was to evaluate the possibility to discriminate five periodontal
pathogens in vitro with a new developed electronic nose (Olfaktograph).
The device is an automated headspace analyser based on a detector system with
two semiconductor sensor-arrays. Each of the sensors responds to different
volatile organic compounds leading to characteristic changes in electrical
conductance of the sensors.
Two clinical isolates and five strains (DSMZ and ATCC) were anaerobically
grown for two to ten days on Columbia agar petri dishes. A total of 150
measurements were made by sampling the volatiles over the headspace of an agar
plate with pure bacterial cultures of the following species: Actinobacillus
actinomycetemcomitans, Prevotella intermedia, Eikenella corrodens,
Fusobacterium nucleatum, Porphyromonas gingivalis. Additionally twelve samples
of clinical isolates of P. gingivalis and P. intermedia were analysed. Linear
pattern-analysis method has been used by the linear discriminant analysis
(LDA) to evaluate sensor-array data. The purpose of the LDA is to find the
optimal linear separation between the giving bacterial groups. It was
established a model for five bacterial aroma classes which was tested.
The bacteria from different pure cultures were mapped to five different
clusters in the LDA-model. However the five bacterial aroma-groups are partly
overlapping. Two of the tested species (Porphyromonas gingivalis and Eikenella
corrodens) are identified with a high prediction rate of 91 %, 77 %
respectively. The other three species (F. nucleatum, P. intermedia, A.
actinomycetemcomitans) can be recognized but they don t reach a high
prediction rate. The clinical isolates of P. gingivalis are very good
classified in the LDA-model of the five laboratory strains with nearly 85 %
prediction rate. By way of contrast the clinical isolates of P. intermedia are
misclassified with a high rate. The prediction rate of P. intermedia is only
13 % in this model.
The presented results have to be critically discussed in the points of
sampling system in the comparison with similar studies. There exist few
evaluations of similar applications for other bacterial species reaching
better results. Electronic nose data are predominantly nonlinear in nature.
More powerful, nonlinear prediction tools like artificial neural networks are
widely used for pattern recognition.
But parts of the presented results and the other discussed applications of
electronic noses suggest a potential for further tests with other species or
the possibility of a clinical application.
en
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
electronic nose
dc.subject
periodontal pathogens
dc.subject
porphyromonas gingivalis
dc.subject
volatile compounds
dc.subject
linear discriminant function analysis
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
Möglichkeit der Erkennung parodontalpathogener Keime in vitro durch die
Nutzung eines Multigassensorsystems
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Dr. J.-P. Bernimoulin
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. R. J. Radlanski
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. J. Meyer
dc.date.accepted
2007-01-26
dc.date.embargoEnd
2007-01-12
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000002832-6
dc.title.translated
Possibility of the differentiation between periodontal pathogens in vitro
using an eletronic nose
en
refubium.affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
de
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FUDISS_thesis_000000002832
refubium.mycore.transfer
http://www.diss.fu-berlin.de/2007/133/
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000002832
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access