Poor Prediction Value of Sperm Head Morphometry for Fertility and Litter Size in Rabbit
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to investigate the predictive capacity of fertility and litter size of sperm head morphometric measurements when the ejaculates fulfilled the minimum requirements commonly used in artificial insemination (AI). Semen samples from 11 rabbits (77 ejaculates) were evaluated for sperm motility, abnormal spermatozoa and sperm head morphometry using computer automated sperm analysis system. Morphometric dimensions for length, width, area and perimeter were analysed. Only ejaculates with more than 70% of motility rate and <15% of abnormal sperm were used for AI. A total of 1031 individual AI were performed in commercial rabbitries. Our results showed significant differences among animals for all sperm head measurements. The mean values for fertility and litter size obtained were 68.4 ± 0.01% and 9.3 ± 0.1% respectively. To assess the predictive value of morphometric dimensions in fertility, a logistic regression analysis was applied. Moreover, multiple linear regression analyses were used to examine the relationship between litter size and sperm head morphometric parameters. Logistic regression analysis rendered a significant model between fertility and area and perimeter, explaining the 0.65% variation. Multiple linear regression analysis rendered a significant model between litter size and width, area and perimeter that explained the 1.3% variation. By conclusion, the sperm head morphometric parameters assay showed low potential to predict fertility and litter size when the ejaculates fulfilled the minimum requirements commonly used in AI (motility and abnormal spermatozoa) in rabbit.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».