Isolation and characterization of glycosaminoglycans from bovine follicular fluid and their effect on sperm capacitation
Notice bibliographique
Résumé
The majority of published studies have reported the use of commercial heparin to capacitate bovine sperm. However, heparin is not present in the female genital tract fluids. In this study, we purified large amounts of glycosaminoglycans (GAGs) from bovine follicular fluid (FF), characterized them and determined their potential to capacitate sperm. FF-GAGs were isolated by protease digestion, lipid extraction, and by different precipitation conditions and then purified by ion exchange chromatography. Two GAGs, heparan sulfate and chondroitin sulfate B, were present in FF. To determine the capacitation potential of FF-GAGs, bovine ejaculated sperm were incubated 5 hr with or without 12 or 24 microg/ml of each of the FF-GAG fractions or with heparin (12 microg/ml). The purified FF-GAGs and heparin did not stimulate sperm acrosome reaction (AR), but stimulated sperm capacitation. Fractions 1 and 2 (heparan sulfate) were more active to promote capacitation (stimulated up to 3.2-fold) than fractions 3 and 4 (mostly chondroitin sulfate B). Fractions 3 and 4 stimulated capacitation two times more than the control (without FF-GAGs or heparin). When the heparan sulfate impurity was removed from fractions 3 and 4 by acid hydrolysis, the capacitation-promoting activity associated with these fractions did not change significantly. When 24 microg/ml of fraction 1 or 2 were used, the percentage of sperm capacitation observed was similar to the capacitation with 12 microg/ml of heparin. Our results also indicated that the FF-GAGs interact strongly with the BSP proteins. Therefore, it is concluded that heparan sulfate is the GAG that is the most potent capacitating factor present in bovine FF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 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 ».