Transcriptome Analysis of Bull Semen with Extreme Nonreturn Rate: Use of Suppression-Subtractive Hybridization to Identify Functional Markers for Fertility1
Notice bibliographique
Résumé
Spermatozoa are terminally differentiated cells produced during the complex process of spermatogenesis. Although the role of their residual RNA content is still being debated, this transcriptome may represent a fingerprint of spermatogenesis quality. In the present study, we undertook differential transcript profiling of spermatozoa from fertile bulls with extreme nonreturn rates (NRRs): a low-fertile group, and a high-fertile group. Using the suppression-subtractive hybridization technique in combination with macroarray analysis, we also identified novel genes. Both extreme NRR index groups retained redundant identity, such as ribosomal and mitochondrial sequences, at a statistically significant level. An elevated number of 12S, 18S, and Large Chain R rRNA gene copies were found in low-fertile bulls and validated in spermatozoa by quantitative RT-PCR for a small cohort of bulls with known fertility index. Whereas the high-NRR library exhibited a large proportion (29%) of transcripts associated with known functions (e.g., metabolism, signal transduction, translation, glycosylation, and protein degradation), only 10% of the low-NRR sequences did. This difference is also conveyed by two other categories: 17% Bovine Genome and 48% unknown in the high-NRR library, compared with 3% and 80%, respectively, in the low-NRR library. Some of the unknown transcripts are similar to expressed sequence tags detected in the male reproductive organ of certain plants and retain homology to a putative human protein. Whereas the individual transcriptome profiles may be useful in fertility assessment, these findings also suggest cross-species conservation, could contribute to a better understanding of spermatogenesis, and provide new insights regarding idiopathic infertility.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».