Effect of Insemination–Ovulation Interval and Addition of Seminal Plasma on Sow Fertility to Insemination of Cryopreserved Sperm
Notice bibliographique
Résumé
In swine, the use of frozen-thawed (FT) sperm for artificial insemination (AI) is limited because of poor sow fertility, possibly associated with a post-thaw capacitation-like status resulting in fewer fully viable sperm. Sow fertility to AI with FT sperm may improve with deeper deposition of sperm within the female tract, insemination very close to ovulation, or reversal of cryocapacitation by seminal plasma (SP). We performed two experiments to examine these suggestions. In experiment 1, 122 multiparous Yorkshire sows received 600 IU equine chorionic gonadotrophin at weaning and 5 mg pLH 80 h later to control time of ovulation. The predicted time of ovulation (PTO) was 38 h after pLH injection. Thereafter, sows were assigned on the basis of parity to a single AI of FT sperm at 2 h before PTO, or at 12 h before PTO, or FT sperm supplemented with 10% SP at 12 h before PTO. Control sows received fresh semen at 12 h before PTO. All semen doses were adjusted to 3 x 10(9) live cells and deposited into the cervix. Experiment 2 employed 99 multiparous crossbred sows and repeated the treatments of experiment 1 except that all FT inseminations were intrauterine. In both experiments, farrowing rates were lower (p < 0.01) following FT inseminations with no effect of time of insemination or of supplemental SP. In experiment 1, litter size was smaller following FT insemination (p < 0.05), but no effect on litter size was evident in experiment 2. Supplemental SP had no effect on litter size in either experiment. The lack of effect of either SP or timing of FT insemination on sow fertility suggests that the non-lethal sperm cryoinjury affecting fertility involves more than just cryocapacitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».