Proteomic comparison of detergent-extracted sperm proteins from bulls with different fertility indexes
Notice bibliographique
Résumé
Intrinsic factors such as proteins modulate the fertilising ability of male gametes. We compared detergent-extracted sperm protein composition of bulls with different fertility indexes in order to highlight putative fertility markers of sperm. Frozen semen from 23 Holstein bulls with documented fertility was used. According to their 'fertility solution' (SOL), as calculated by the Canadian dairy network, bulls were divided into four groups: high fertility (HF) (SOL>3.0; n=6), medium-HF (2.9>SOL>2.0; n=5), medium-low fertility (-2.8>SOL>-4.9; n=8) and low fertility (LF; SOL<-5.0; n=4), with a SOL=0 being the average. Triton X-100 protein extracts from ejaculated spermatozoa were subjected to two-dimensional difference gel electrophoresis, and polypeptide maps were quantitatively analysed by ImageMaster software. Nine protein spots showed significant differences between the HF and LF groups, and eight of these proteins were identified by liquid chromatography-tandem mass spectrometry. T-complex protein 1 subunits epsilon and (CCT5 and CCT8), two isoforms of epididymal sperm-binding protein E12 (ELSPBP1), proteasome subunit alpha type-6 and binder of sperm 1 (BSP1) were more expressed in the LF group than in the HF group. On the other hand, adenylate kinase isoenzyme 1 (AK1) and phosphatidylethanolamine-binding protein 1 (PEBP1) were more expressed in the HF group than in the LF group. The presence and expression level of ELSPBP1, BSP1, AK1 and PEBP1 were confirmed by western blot. A linear regression model established that CCT5 and AK1 explained 64% (P<0.001) of the fertility scores. The reported functions of these proteins are in agreement with a putative involvement in defective sperm physiology, where lower or higher levels can jeopardise sperm ability to reach and fertilise the oocyte.
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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 | 0,001 | 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 ».