Aneuploidy in human sperm: a review of the frequency and distribution of aneuploidy, effects of donor age and lifestyle factors
Notice bibliographique
Résumé
Application of fluorescence in situ hybridization (FISH) analysis has opened the way for comprehensive studies on numerical chromosome abnormalities in human sperm. During the last decade, more than five million sperm from approximately 500 normal men were analyzed by a number of laboratories from around the world by this approach. Except for chromosome 19 which has been analyzed in only one study, all other chromosomes have been examined by two or more studies with considerable differences in disomy frequency for an individual chromosome among studies. The mean disomy frequency is 0.15% for each of the autosomes and 0.26% for the sex chromosomes. Most chromosomes analyzed have an equal distribution of disomy with the exception of chromosomes 14, 21, 22 and the sex chromosomes, which display significantly higher disomy frequencies. Slight but significant increases in disomy frequency with advancing paternal age were observed for some chromosomes, in particular for the sex chromosomes. Some lifestyle factors such as smoking, alcohol drinking and caffeine consumption have been investigated and no consistent association between disomy frequency and any type of lifestyle factors has been established. The question of whether different geographic and ethnic groups of men have inherent differences in frequency of disomic sperm has been investigated by two studies with conflicting results.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».