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Enregistrement W2103713569 · doi:10.1071/rd14215

Genetic influence on the reduction in bovine embryo lipid content by l-carnitine

2015· article· en· W2103713569 sur OpenAlexaff
Luis Baldoceda, Dominic Gagné, Christina R. Ferreira, Claude Robert

Notice bibliographique

RevueReproduction Fertility and Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbryoCarnitineLipid metabolismBiologyAndrologyCryopreservationMitochondrionLipid dropletBreedIn vivoBiochemistryCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decreased rate of pregnancy obtained in cattle using frozen in vitro embryos compared with in vivo embryos has been associated with over-accumulation of intracellular lipid, which causes cell damage during cryopreservation. It is believed that the higher lipid content of blastomeres of bovine embryos produced in vitro results in darker-coloured cytoplasm, which could be a consequence of impaired mitochondrial function. In this study, l-carnitine was used as a treatment to reduce embryonic lipid content by increasing metabolism in cultured bovine embryos. We have observed previously that in vivo embryos of different dairy breeds collected from cows housed and fed under the same conditions differed in lipid content and metabolism. As such, breed effects between Holstein and Jersey were also examined in terms of general appearance, lipid composition, mitochondrial activity and gene expression. Adding l-carnitine to the embryo culture medium reduced the lipid content in both breeds due to increased mitochondrial activity. The response to l-carnitine was weaker in Jersey than in Holstein embryos. Our results thus show that genetics influence the response of bovine embryos to stimulation of mitochondrial metabolism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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