Fertility‐associated metabolites in bull seminal plasma and blood serum: <sup>1</sup>H nuclear magnetic resonance analysis
Notice bibliographique
Résumé
Early estimation of bull fertility is highly desirable for the conservation of male genetics of endangered species and for the exploitation of genetically superior sires in artificial insemination programs. The present work was conducted as a proof-of-principle study to identify fertility-associated metabolites in dairy bull seminal plasma and blood serum using proton nuclear magnetic resonance ((1)H NMR). Semen and blood samples were collected from high- and low-fertility breeding bulls (n = 5 each), stationed at Semex, Guelph, Canada. NMR spectra of serum and seminal plasma were recorded at a resonance frequency of 500.13 MHz on a Bruker Avance-500 spectrometer equipped with an inverse triple resonance probe (TXI, 5 mm). Spectra were phased manually, baseline corrected, and calibrated against 3-(trimethylsilyl) propionic-2,2,3,3-d4 acid at 0.0 parts per million (ppm). Spectra were converted to an appropriate format for analysis using Prometab software running within MATLAB. Principal component analysis was used to examine intrinsic variation in the NMR data set, and to identify trends and to exclude outliers. Partial least square-discriminant analysis was performed to identify the significant features between fertility groups. The fertility-associated metabolites with variable importance in projections (VIP) scores >2 were citrate (2.50 ppm), tryptamine/taurine (3.34-3.38 ppm), isoleucine (0.74 ppm), and leucine (0.78 ppm) in the seminal plasma; and isoleucine (1.14 ppm), asparagine (2.90-2.94 ppm), glycogen (3.98 ppm), and citrulline (1.54 ppm) in the serum. These metabolites showed identifiable peaks, and thus can be used as biomarkers of fertility in breeding bulls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».