Analysis of the Sperm Head Protein Profiles in Fertile Men: Consistency across Time in the Levels of Expression of Heat Shock Proteins and Peroxiredoxins
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the identity and quantitative variations of proteins extracted from human sperm heads using a label-free Gel-MS approach. Sperm samples were obtained from three men with high sperm counts at three different time points. This design allowed us to analyse intra-individual and inter-individual variations of the human sperm head proteome. Each time point was analyzed in triplicate to minimize any background artifactual effects of the methodology on the variation analyses. Intra-individual analysis using the spectral counting method revealed that the expression levels of 90% of the common proteins identified in three samples collected at various time-points, separated by several months, had a coefficient of variation of less than 0.5 for each man. Across individuals, the expression level of more than 80% of the proteins had a CV under 0.7. Interestingly, 83 common proteins were found within the core proteome as defined by the intra- and inter-variation analyses set criteria (CV<0.7). Some of these uniformly expressed proteins were chaperones, peroxiredoxins, isomerases, and cytoskeletal proteins. Although there is a significant level of inter-individual variation in the protein profiles of human sperm heads even in a well-defined group of men with high sperm counts, the consistent expression levels of a wide range of proteins points to their essential role during spermatogenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».