Can we grow sperm? A translational perspective on the current animal and human spermatogenesis models
Notice bibliographique
Résumé
There have been tremendous advances in both the diagnosis and treatment of male factor infertility; however, the mechanisms responsible to recreate spermatogenesis outside of the testicular environment continue to elude andrologists. Having the ability to 'grow' human sperm would be a tremendous advance in reproductive biology with multiple possible clinical applications, such as a treatment option for men with testicular failure and azoospermia of multiple etiologies. To understand the complexities of human spermatogenesis in a research environment, model systems have been designed with the intent to replicate the testicular microenvironment. Currently, there are both in vivo and in vitro model systems. In vivo model systems involve the transplantation of either spermatogonial stem cells or testicular xenographs. In vitro model systems involve the use of pluripotent stem cells and complex coculturing and/or three-dimensional culturing techniques. This review discusses the basic methodologies, possible clinical applications, benefits and limitations of each model system. Although these model systems have greatly improved our understanding of human spermatogenesis, we unfortunately have not been successful in demonstrating complete human spermatogenesis outside of the testicle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».