INFLUENCE OF INDIVIDUAL AND SUBPOPULATION FACTORS ON THE CONTENT OF TRACE EMENTS IN SALIVA



Cite item

Abstract

Background. Determination of the trace elements composition of saliva may be a promising approach for non-invasive health monitoring. However, the possible influence of a number of factors on the content of trace elements limits such studies.

Aim. To study of the influence of individual and subpopulation factors of donors on the content of trace elements in saliva.

Materials and methods. The results of the determination of elements in the whole saliva of 60 donors by direct (without digestion) analysis by arc atomic emission spectrometry using the dry residue technique are presented.

Results. The distribution of concentrations in the sample for Al, Cr, Cu, Fe, Mg, Mn, Si, Ti, Zn obeys a lognormal law, therefore the geometric mean or median is preferable as an indicator reflecting the average value. The distribution of Ca and P concentrations obeys the normal law. The content of Si and Ti is lower in the saliva of young men compared to women; the opposite pattern is observed for Mn. The mean Ag content in saliva is higher in the group of smokers compared to non-smokers. An increase in the number of teeth affected by caries correlates with increased concentrations of Cu, Al and Zn in saliva. For a number of analytes interelement correlations were revealed, in particular, between the concentrations of Ca and P.

Conclusion. The study of such factors of influence makes it possible to more correctly determine the “normal” concentration ranges in each specific clinical case.

Full Text

Введение

Биоэлементы жизненно необходимы для нормального функционирования организма человека. При дефиците эссенциальных элементов возникает риск нарушения состояния здоровья. Однако все элементы, как эссенциальные, так и токсичные, могут оказывать негативное влияние при превышении пороговых содержаний. Для описания патологических процессов, вызванных дисбалансом элементов в организме, предложен обобщенный термин “микроэлементозы”[1].

Определение микроэлементного статуса организма осуществляется путем определения концентраций в различных биосубстратах, традиционными биожидкостями для этого являются моча, кровь и ее компоненты. Тем не менее, неинвазивные и более простые биопробы, в частности, слюна вызывают возрастающий интерес. К достоинствам слюны как объекта анализа относятся простота, безопасность и неинвазивность пробоотбора, легкость и низкая стоимость манипуляций с пробой, ее хранения и транспортировки, возможность отбора относительно больших объемов, а также частого и/или продолжительного отбора пробы [2, 3]. Содержание многих компонентов в слюне может отражать их концентрации в организме в целом. Ряд исследований выявил корреляции между содержанием в слюне и других биопробах, например, Cd и Ni в волосах, Cr в моче [4], Hg в волосах [5], Mn и Cu в сыворотке крови [3].

Обнаружено, что средние концентрации Cu, Pb и Na в слюне значимо выше среди доноров с кариесом [6]. Содержание Cu возрастает с увеличением числа зубов, подверженных кариесу, концентрация Mn выше в слюне юношей, чем девушек, а также имеет положительную корреляцию с возрастом [7]. У людей с расстройствами вкуса наблюдается значительно меньшее содержание Cu и Zn [8]. У пациенток с элонгацией шейки матки выявлено уменьшение концентрации Mg в слюне и волосах [9].

Среднее содержание Pb выше в слюне детей, проживающих на загрязненных территориях, что дает возможность использовать слюну вместо крови в качестве маркера экспозиции [10]. Концентрации Mn и Cu значимо выше в слюне сварщиков по сравнению с контрольной группой, а содержание Zn значимо ниже, также обнаружены межэлементные корреляции (Mn-Cu, Mn-Zn) [3].

Циркадный ритм, пол, возраст, диета, психологический статус, состояние полости рта, физические нагрузки и гормональные изменения также оказывают влияние на состав слюны [11]. Очевидно, данные факторы могут сказываться на корректности интерпретации получаемых результатов при проведении медицинских исследований, в токсикологии и при биомониторинге, поэтому их необходимо принимать во внимание. Цель работы – изучение влияния ряда индивидуальных и субпопуляционных факторов доноров на содержание микроэлементов в слюне.

Методы

Доноры проб. В работе было проанализировано 60 различных образцов слюны. Все доноры были заранее информированы о дате и кратко проинструктированы по процедуре пробоотбора. Непосредственно перед отбором доноры заполняли анкету и давали информированное согласие на манипуляции с пробами и обработку данных. Затем все пробы были зашифрованы и анонимизированы.

Все доноры были в возрасте от 19 до 24 лет (8 доноров в диапазоне 19-20 лет, 11 – 20-21 год, 17 – 21-22 года, 16 – 22-23 года и 8 – 23-24 года), из них 25 молодых людей и 35 девушек. 42 донора сообщили, что не курят, 7 – курят регулярно, 7 – курят периодически, 4 – недавно бросили (объединенная группа курящих, 18 человек). 9 доноров сообщили о регулярном приеме витаминно-минеральных комплексов, 36 принимали их нерегулярно, оставшиеся 15 не принимали вообще. Для оценки предрасположенности к кариесу использовался такой параметр, как количество запломбированных зубов, 14 доноров не имели пломб или имели только одну (группа низкой предрасположенности), у 13 доноров было 2-3 пломбы (группа средней предрасположенности), 33 донора сообщили о наличии более 3 пломб (группа высокой предрасположенности).

Отбор проб слюны. Пробоотбор проводился с 12 до 15 часов для минимизации возможного влияния циркадного ритма на состав слюны. Доноры не принимали пищу минимум за час и воздерживались от курения (при необходимости) за полчаса до отбора. Непосредственно перед пробоотбором доноры ополаскивали ротовую полость деионизированной водой. Слюна, образующаяся в первые минуты после этого, сплевывалась и не использовалась для анализа. Затем доноры принимали комфортное положение сидя и отбирали ≈2 мл слюны путем сплевывания в предварительно очищенные стеклянные стаканы. Отбор проб проводился без какой-либо стимуляции слюноотделения. В среднем, пробоотбор занимал от 5 до 15 минут (в редких случаях доходил до получаса).

Схема анализа. Для определения концентрации элементов в цельной смешанной слюне использовали схему атомно-эмиссионного спектрального анализа малого объема пробы по способу сухого остатка в дуге переменного тока, апробированную ранее при изучении различных биосубстратов [12-14]. Исследования проводили на спектральной установке МФС-8 (ЛОМО) с широкой входной щелью 50 мкм для увеличения светосилы [15, 16]. Для регистрации спектра в диапазоне длин волн 197-343 нм использовали твердотельный фотодиодный детектор МАЭС (ВМК-Оптоэлектроника) [17]. Генератор ИВС-28 (АОМЗ) применяли для создания дуговой плазмы при силе тока 20 А со временем экспозиции 20 с. В качестве аналитического сигнала использовали суммарную по времени экспозиции интенсивность под всем контуром спектральной линии после вычитания фонового излучения [18]. Количественный анализ проводили методом абсолютной градуировки с использованием серии растворов, приготовленных разбавлением 1% азотной кислотой "ос. ч." стандартного многоэлементного раствора (Merck). 15 капель пробы слюны по 10 мкл каждая последовательно с помощью микрошприца наносили на торец подготовленного электрода (Искра, класс F, Карботэк) и высушивали под ИК-лампой. Кроме перемешивания в исходной емкости никаких прочих манипуляций с пробой (в т.ч. центрифугирование, добавление консервантов, охлаждение, минерализация) не проводилось, т.е. анализировали цельную смешанную слюну в течение нескольких часов после ее отбора. Далее для нивелирования влияния матрицы на электрод наносили 150 мкг хлорида натрия (Merck) в виде капли раствора, приготовленного на деионизированной воде 18.2 МОм/см (Аквилон). Электрод вместе с сухим остатком и противоэлектродом, заточенным на конус, устанавливался в камере, где создавалась дуговая плазма. Проверку правильности получаемых результатов проводили методом разбавления и добавки , варьированием объема наносимой на торец пробы слюны [19] и путем сравнительного анализа пробы по предлагаемой схеме и методом атомно-эмиссионной спектрометрии с индуктивно связанной плазмой после кислотной минерализации [14].

Статистическая обработка. Некоторые элементы, такие как Ag, Cd и Pb не удалось количественно определить во всех пробах из-за недостаточно низких пределов обнаружения. Поэтому статистическая обработка результатов анализа массива проб для них не проводилась. Определяемые концентрации прочих элементов в большинстве проб были выше соответствующих пределов обнаружения.

Для статистической обработки данных и корреляционного анализа с доверительной вероятностью 0.95 использовали программный пакет Statistica (StatSoft). Проверку нормального закона распределения концентраций для каждого элемента в выборке проб (n=60) проводили по критерию Пирсона (χ2–критерий); при работе с малыми выборками (10<n<50), являющимися частью основной выборки, соответствие распределению Стьюдента проверяли с помощью составного критерия [20]. Для выявления различных факторов влияния использовали дисперсионный анализ (ANOVA) с p<0.05.

Результаты

Обнаружено, что экспериментальное распределение содержаний P и Ca в изучаемых пробах слюны подчиняется нормальному закону. В то же время, для распределения концентраций Al, Cr, Cu, Fe, Mg, Mn, Si, Ti, Zn в исследуемой выборке проб значение χ2–критерия было существенно больше критического, поэтому предположение о нормальном распределении было отвергнуто и далее изучалась возможность соответствия логнормальному закону исходя из изначально полученной формы контура. В этом случае графическое распределение имело вид нормального (рис. 1а) и значение χ2–критерия было меньше критического.

Далее были рассчитаны средние содержания в выборке для элементов, количественно определенных во всех образцах (табл. 1). Для элементов, которые не удалось достоверно определить в большинстве проб, указана только верхняя граница диапазона содержаний.

Выявлено, что средние значения логарифмов концентраций Si, Ti и Mn в слюне молодых людей и девушек значимо различаются. Это различие продемонстрировано на примере экспериментального распределения логарифма содержания Si в слюне в общей группе волонтеров (рис. 1a), а также отдельно для подгруппы молодых людей (рис. 1б) и девушек (рис. 1в). Похожее различие наблюдается для концентрации Ti, в то время как для Mn среднее содержание меньше в слюне девушек, чем молодых людей (табл. 2).

В нашем исследовании максимальное различие в возрасте доноров составляло 6 лет, поэтому не удалось выявить значимое влияние данного фактора, только для Mg и Zn наблюдается некоторое уменьшение их концентраций (p>0.05) с увеличением возраста. Среднее содержание Mg в слюне было максимальным в подгруппе доноров, регулярно принимающим препараты, и минимальным в подгруппе, не принимающей препараты (средние концентрации для трех подгрупп составили 36, 22, 19 мг/л соответственно), однако, данный фактор влияния также не оказался статистически значимым (p>0.05), а сами концентрационные диапазоны для каждой подгруппы перекрывались. Также было обнаружено, что среднее содержание Ag в слюне курящих доноров (1.7 мкг/л) статистически значимо выше, чем в слюне некурящих (0.72 мкг/л).

При разбиении исходной группы доноров на подгруппы в зависимости от предрасположенности к кариесу было обнаружено (табл. 3), что среднее содержание Cu в слюне возрастает с увеличением количества пломб в зубах. Аналогичная тенденция имеет место для Zn и Al, для всех трех элементов наблюдается статистическая значимость в различии средних концентраций в данных подгруппах.

Статистическая обработка результатов позволила выявить межэлементные корреляции, в частности, взаимосвязь содержаний Ca и P (r=0.85 для lgC, r=0.79 для C, p<0.05). Также обнаружено, что логарифмы концентраций Cu, Al и Zn взаимно коррелируют (r(Al-Cu)=0.33, r(Al-Zn)=0.55, r(Cu-Zn)=0.57, p<0.05).

Обсуждение результатов

Средние концентрации и их распределение. Перед расчетом средних концентраций элементов в выборке необходимо было выявить закон распределения. Было обнаружено, что экспериментальное распределение содержаний P и Ca в изучаемых пробах слюны подчиняется нормальному закону, а Al, Cr, Cu, Fe, Mg, Mn, Si, Ti, Zn – логнормальному. В последнем случае в качестве среднего значения для выборки корректнее будет использовать не традиционное среднее арифметическое, а среднее геометрическое [13], сами эти величины и соответствующие им доверительные интервалы существенно отличаются (в табл. 4 для примера приведены данные для железа). Использование среднего геометрического позволяет избежать “отрицательных” концентраций, которые могут появляться при указании интервала содержаний, поскольку в этом случае отдельно задаются верхняя и нижняя границы доверительного интервала. Альтернативным параметром, также менее подверженным влиянию сильно отклоняющихся значений из выборки, является медиана. Следует отметить, что несоответствие нормальному закону имеет место для ряда элементов в различных биопробах, включая слюну [4]. Более того, в ряде исследований показано, что содержание, например, Pb в крови и волосах, Cd и Pb в слюне, Al и Ca в ногтях подчиняются логнормальному закону [13, 21].

Сравнивая полученные данные о содержании элементов в слюне с результатами работ других исследователей (табл. 1), можно заключить, что для многих элементов наблюдается разброс результатов по литературным данным, вероятно, обусловленный различным “микроэлементным” статусом регионов, в которых проживают доноры проб [12, 13]. Тем не менее, диапазоны содержаний удовлетворительно согласуются. Исключение составляют Ca и Mg, для которых в данной работе получены более высокие значения концентраций. Однако, в работах других авторов с пробами слюны проводили ряд манипуляций на этапе хранения и пробоподготовки, что, как показали отдельные исследования, может приводить к занижению результатов [19, 22].

Влияние индивидуальных и субпопуляционных факторов. При выявлении закона распределения было обнаружено, что для некоторых элементов (Ti, Cu, Zn) значение χ2–критерия (6.0, 9.6, 6.3, соответственно) было близко к критическому, равному 11.1. Это может говорить о том, что данные распределения состоят из нескольких, на каждое из которых влияет свой фактор. В частности, было выявлено влияние пола доноров на содержание Si, Ti и Mn в слюне (табл. 2). Рядом авторов также обнаружено меньшее содержание Mn в слюне женщин по сравнению с мужчинами [7]. Следует отметить, что каждое из распределений в подгруппах молодых людей и девушек не противоречит логнормальному закону (рис. 1), что было подтверждено составным критерием (P=0.93).

Влияние возраста обычно удается наблюдать при анализе широкой выборки доноров. В нашем исследовании максимальное различие составляло 6 лет, поэтому из-за близости доноров по возрасту не удалось выявить значимое влияние данного фактора. Влияние приема витаминно-минеральных комплексов также не оказалось статистически значимым (p>0.05), что вероятно вызвано не очень большим объемом выборки и неоднозначностью варианта ответа «иногда» в анкете, которую заполняли доноры.

Выявлено превышение содержания Ag в слюне курящих доноров по сравнению со слюной некурящих, хотя интервалы содержаний немного перекрывались, что можно объяснить небольшой выборкой курящих доноров, которая также включала тех, кто недавно бросил. Кроме того, вероятность обнаружения Pb и Cd в слюне также была выше у курящих доноров (хотя установить статистическую значимость в различии концентраций не далось из-за невозможности количественного определения данных аналитов во многих пробах). Для остальных элементов не удалось выявить влияние данного фактора на их содержание.

Обнаружено, что среднее содержание Cu, Zn и Al в слюне возрастает с увеличением количества пломб в зубах (табл. 3). Также выявлено, что концентрационные распределения в каждой из подгрупп подчиняются логнормальному закону согласно составному критерию (P=0.93). В литературе отмечается, что данные элементы обладают кариостатическими свойствами [7]. Возможно, их увеличенное содержание в слюне является ответом организма для подавления роста кислотопродуцирующих бактерий и, как следствие, развития кариеса. Найденная для Cu зависимость в данной работе также согласуется с литературными данными [7].

Межэлементные корреляции. Статистическая обработка результатов позволила выявить не только различные факторы влияния, но и межэлементные корреляции. Наиболее явным примером можно считать взаимосвязь содержаний Ca и P, поскольку "Ca/P индекс" (отношение концентраций) используется в стоматологии для характеризации метаболических процессов в тканях пародонта [23]. Хотя содержание этих элементов в слюне подчиняется нормальному закону, наиболее строгая линейная корреляционная зависимость имеет место для логарифмов концентраций. Взаимосвязь концентраций Cu, Al и Zn, вероятно, обусловлена одинаковым влиянием количества пломб в зубах на содержание этих элементов в слюне. Межэлементные корреляции в целом могут позволить установить пути поступления элементов в организм и механизмы их влияния, а значительное несоответствие обобщенной зависимости в случае конкретного донора может свидетельствовать о нарушении функционирования организма [12, 13].

Заключение

В настоящее время наблюдается интерес к слюне как неинвазивной биопробе, легкой в отборе и хранении. Однако, данный биосубстрат еще недостаточно изучен, что ограничивает его применение для биомониторинга, в том числе микроэлементов, из-за нехватки информации как о средних содержаниях, так и о возможных факторах влияния, поскольку они могут привести к некорректной интерпретации результатов.

Показано, что логнормальному распределению подчиняются концентрации в слюне Al, Cr, Cu, Fe, Mg, Mn, Si, Ti, Zn. Поэтому для них в качестве среднего значения для выборки рекомендуется использовать среднее геометрическое (или медиану) и устанавливать соответствующие интервалы "нормы".

Выявлено, что пол, приверженность курению и количество пломб в зубах (что можно рассматривать как предрасположенность к кариесу) оказывают значимое влияние на содержание ряда микроэлементов в слюне. Также обнаружены межэлементные корреляции. Изучение подобных факторов влияния позволяет исследователям в будущем более корректно определять “нормальные” диапазоны концентраций в каждом конкретном клиническом случае.

×

About the authors

Sergey Savinov

Saint Petersburg State University

Author for correspondence.
Email: sergey.savinov.spb@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7214-5917

кандидат химических наук, старший преподаватель кафедры аналитической химии

Russian Federation

Anatoly Drobyshev

СПбГУ

Email: s.sergei.s@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9174-2055
SPIN-code: 3394-5218

д.ф.-м.н., проф.

Russian Federation

References

  1. Avtsyn A. P., Zhavoronkov A. A., Rish M. A., Strochkova L. S. Microelementosis of human: etiology, classification, organ pathology. Moscow: Medicine, 1991. 496 p.
  2. Jacobs N., Nicolson N. A., Derom C., Delespaul P., van Os J., Myin-Germeys I. Electronic monitoring of salivary cortisol sampling compliance in daily life // Life Science. 2005. V. 76. № 2431-2443. P. 2431. doi: 10.1016/j.lfs.2004.10.045.
  3. Wang D., Du X., Zheng W. Alteration of saliva and serum concentrations of manganese, copper, zinc, cadmium and lead among career welders // Toxicology Letters. 2008. V. 176. № 1. P. 40-47. doi: 10.1016/j.toxlet.2007.10.003.
  4. Gil F., Hernandez A. F., Marquez C., Femia P., Olmedo P., Lopez-Guarnido O., Pla A. Biomonitorization of cadmium, chromium, manganese, nickel and lead in whole blood, urine, axillary hair and saliva in an occupationally exposed population // Science of the Total Environment. 2011. V. 409. № 6. P. 1172-1180. doi: 10.1016/j.scitotenv.2010.11.033.
  5. Fakour H., Esmaili-Sari A., Zayeri F. Scalp hair and saliva as biomarkers in determination of mercury levels in Iranian women: Amalgam as a determinant of exposure // Journal of Hazardous Materials. 2010. V. 177. № 1-3. P. 109-113. doi: 10.1016/j.jhazmat.2009.12.002.
  6. Zahir S., Sarkar S. Study of trace elements in mixed saliva of caries free and caries active children // Journal of the Indian Society of Pedodontics and Preventive Dentistry. 2006. V. 24. № 1. P. 27-29. doi: 10.4103/0970-4388.22832.
  7. Watanabe K., Tanaka T., Shigemi T., Hayashida Y., Maki K. Mn and Cu concentrations in mixed saliva of elementary school children in relation to sex, age, and dental caries // Journal of Trace Elements in Medicine and Biology. 2009. V. 23. № 2. P. 93-99. doi: 10.1016/j.jtemb.2009.01.003.
  8. Watanabe M., Asatsuma M., Ikui A., Ikeda M., Yamada Y., Nomura S., Igarashi A. Measurements of several metallic elements and matrix metalloproteinases (MMPs) in saliva from patients with taste disorder // Chemical Senses. 2005. V. 30. № 2. P. 121-125. doi: 10.1093/chemse/bji007.
  9. Kostyuchek D. F., Klyukovina A. S., Lebedeva T. V. Magnesium's contents in the saliva and hair of the cervix elongation's patients // Journal of obstetrics and woman disease. 2006. V. LV, № 3. P. 45-48.
  10. Costa de Almeida G. R., de Freitas C. U., Barbosa F. Jr., Tanus-Santos J. E., Gerlach R. F. Lead in saliva from lead-exposed and unexposed children // Science of the Total Environment. 2009. V. 407. № 5. P. 1547-1550. doi: 10.1016/j.scitotenv.2008.10.058.
  11. Esteban M., Castano A. Non-invasive matrices in human biomonitoring: A review // Environment International. 2009. V. 35. № 2. P. 438-449. doi: 10.1016/j.envint.2008.09.003.
  12. Drobyshev A. I., Ryadchikova N. A., Savinov S. S. Atomic emission analysis of human hair for the presence of trace elements // Journal of Analytical Chemistry. 2016. V. 71. № 7. P. 717-722. doi: 10.1134/S1061934816070078.
  13. Savinov S. S., Sharypova R. M., Drobyshev A. I. Determination of the Trace Element Composition of Human Nails // Journal of Analytical Chemistry. 2020. V. 75. № 3. P. 409-415. doi: 10.1134/S1061934820030168.
  14. Savinov S. S., Drobyshev A. I. Determination of trace elements in biological fluids by acr atomic emission spectrometry // Journal of analytical chemistry. 2022. V. 77. № 3. P. 328-333. doi: 10.1134/S1061934822010129.
  15. Drobyshev A. I., Savinov S. S. An experimental study of the luminosity of an MFC−MAES-based digital spectrograph // Optics and Spectroscopy. 2016. V. 120. № 2. P. 335-338. doi: 10.1134/S0030400X16020077.
  16. Drobyshev A. I., Savinov S. S. Experimental study of the spread function and resolving power of an optical digital spectrograph based on an MFS polychromator // Journal of Optical Technology. 2014. V. 81. № 1. P. 33-38. doi: 10.1364/JOT.81.000033.
  17. Labusov V. A., Garanin V. G., Shelpakova I. R. Multichannel analyzers of atomic emission spectra: Current state and analytical potentials // Journal of Analytical Chemistry. 2012. V. 67. № 7. P. 632-641. doi: 10.1134/S1061934812070040.
  18. Drobyshev A. I., Savinov S. S. On certain features of spectrum recording and photometric measurements of spectral lines using a MFS–MAES-based digital spectrograph // Instruments and Experimental Techniques. 2013. V. 56. № 6. P. 693-696. doi: 10.1134/S0020441213050138.
  19. Savinov S. S., Anisimov A. A. Effect of Conditions for Sampling of Human Saliva on the Results of Determination of Macro- and Micronutrients // Journal of Analytical Chemistry. 2020. V. 75. № 4. P. 453-458. doi: 10.1134/S1061934820040139.
  20. Rodinkov O. V., Bokach N. A., Bulatov A. V. Bases of metrology of physical and chemical measurements and chemical analysis. St. Petersburg: VVM, 2010. 133 p.
  21. Wilhelm M., Pesch A., Rostek U., Begerow J., Schmitz N., Idel H., Ranft U. Concentrations of lead in blood, hair and saliva of German children living in three different areas of traffic density // Science of the Total Environment. 2002. V. 297. № 1-3. P. 109-118. doi: 10.1016/s0048-9697(02)00101-8.
  22. Savinov S. S., Anisimov A. A., Drobyshev A. I. Problems and optimization of sampling, storage, and sample preparation in the determination of the trace element composition of human saliva // Journal of Analytical Chemistr. 2016. V. 71. № 10. P. 1016-1021. doi: 10.1134/S1061934816080128.
  23. Bulkina N. V., Borodulin V. B., Osipova Y. L., Kropotina A. Y., Guseva O. Y., Bashkova L. V. Biochemical changes in saliva of patients with chronic generalized parodontitis under combined action of alternating running magnetic field and laser radiation // Saratov Journal of Medical Scientific Research. 2009. V. 5. № 3. P. 390-393.
  24. Notova S. V., Ordgonikidze G. Z., Nigmatulina U. F. The content of chemical elements in the saliva and hair of children living in the district center Saraktash Orenburg region // Vestnik of the Orenburg State University. 2003. № 6. P. 146-147.
  25. Baranovskaya I. A. The role of micro-elements in the inflammatory diseases of paradentium in chronic gastroduodenitis in children of school age // Kazan medical journal. 2009. V. 90. № 1. P. 87-89.
  26. Aizenbud D., Peri-Front Y., Nagler R. M. Salivary analysis and antioxidants in cleft lip and palate children // Archives of Oral Biology. 2008. V. 53. № 6. P. 517-522. doi: 10.1016/j.archoralbio.2007.12.006.
  27. Garhammer P., Hiller K. A., Reitinger T., Schmalz G. Metal content of saliva of patients with and without metal restorations // Clinical oral investigations. 2004. V. 8. № 4. P. 238-242. doi: 10.1007/s00784-004-0281-4.
  28. Abraham J. A., Sanchez H. J., Grenon M. S., Perez C. A. TXRF analysis of metals in oral fluids of patients with dental implants // X-Ray Spectrometry. 2014. V. 43. № 4. P. 193-197. doi: 10.1002/xrs.2538.
  29. Monaci F., Bargagli E., Bravi F., Rottoli P. Concentrations of major elements and mercury in unstimulated human saliva // Biological Trace Element Research. 2002. V. 89. № 3. P. 193-203. doi: 10.1385/BTER:89:3:193.
  30. Sheibaninia A. The Effect of Social Stress on Salivary Trace Elements // Biological Trace Element Research. 2014. V. 162. № 1-3. P. 58-63. doi: 10.1007/s12011-014-0119-0.

Supplementary files

There are no supplementary files to display.


Copyright (c) Savinov S., Drobyshev A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 78166 от 20.03.2020.


This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies