Analysis of correlations between zona pellucida birefringence and molecular markers of oocyte developmental competence
Notice bibliographique
Résumé
Background Human infertility is the incapacity of a couple to conceive after one year of unprotected sexual intercourse. Selection of the best gametes for subsequent steps of fertilization and embryo transfer was shown to be the crucial step in infertility treatment procedure [1,2]. Oocyte selection using morphological criteria has been the gold standard method in assisted reproductive technologies (ART) clinics. Zona Pellucida (ZP) , a filamentous matrix of glycosylated glycoproteins surrounding the oocyte, is one of these morphological criteria of oocyte selection. In fact, ZP thickness and birefringence was reported to be positively correlated with higher ability of the oocyte to achieve successful pregnancy, but this selection approach has limitations in terms of accuracy, objectivity and constancy. Recent studies using OMICs approaches have identified key molecular markers in somatic cells (cumulus and/or granulosa cells) and follicular fluid that quantitatively and non-invasively predict the oocyte quality for better selection, higher pregnancy rates and efficient infertility treatment. These biomarkers could be a valuable reinforcement of the morphological selection criteria widely used in IVF clinics. In this context, this study was designed to study the relationship between some molecular predictors of oocyte quality found by our group and the conventional morphological parameters of oocyte quality. We expect to find a positive correlation between the ZP birefringence and molecular markers of oocyte competence. Such integrative strategy should lead to a powerful combined approach that will precisely predict the oocyte developmental potential, allowing therefore efficient infertility treatment and elective single embryo transfer (eSET).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».