The study of mammalian oocyte competence by transcriptome analysis: progress and challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Various morphological and cytological traits of oocytes and their surrounding cumulus cells may be used to select oocytes for assisted reproduction. However, even with careful selection, successful IVF and subsequent embryo development remain uncertain. The factors that ensure oocyte competence are unclear and other approaches to assessing developmental potential must be explored. With the constant development of the molecular toolbox, genomic/transcriptomic analysis is becoming a more and more interesting approach to understand oocyte quality on the basis of RNA composition. Using bovine and mouse models as well as human oocytes of known developmental potential, various efforts are underway to characterize the mRNA profile of the competent oocyte using microarray technology. The proliferation of gene expression data sets raises new opportunities to identify the mechanisms involved in this complex phenotype, which should lead to improved techniques of assisted reproduction. Although several molecular markers of oocyte quality are known, translating these into cellular functions remains challenging, largely due to the poor correlation between mRNA level and protein synthesis. Unlike most somatic cells, the oocyte can store mRNA for days, with transcriptional activity remaining at a halt during the 4-5 days beginning before ovulation and ending with embryonic genome activation. This review provides an overview of the transcriptomic data obtained from oocytes of different quality as well as interesting avenues to explore in order to improve our understanding of oocyte competence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle