Spermatozoal transcriptome profiling for bull sperm motility: a potential tool to evaluate semen quality
Notice bibliographique
Résumé
Regarding bull fertility, establishing an association between in vitro findings and field fertility requires a multi-parametric approach that measures the integrity of various structures and dynamic functions, such as motion characteristics, among others. The heterogeneous RNA pattern of spermatozoa could be used in genomic analysis for evaluating both spermatogenesis and fertility potential of semen, mainly because of the static status of the transcriptome of this particular differentiated cell. In a previous study, we determined that some spermatozoal transcripts identified by PCR-based cDNA subtraction are associated with non-return rate, a field fertility index. In the present study, the microarray technology was used in conjunction with differential RNA transcript extraction. We have shown that among these genes, some transcripts are also associated with the motility status of a population of sperm cells fractionated from the same ejaculate. We highlighted a systematic data analysis and validation scheme important for the identification of significant transcripts in this context. With such an approach, we found that transcripts encoding a serine/threonine testis-specific protein kinase (TSSK6) and a metalloproteinase non coding RNA (ADAM5P) are associated with high-motility status (P<0.001), also confirmed by quantitative PCR (P=0.0075). This association was found only when transcripts were extracted using the hot-TRIzol protocol, whereas the cold-TRIzol RNA extract comprised mitochondrial transcripts. These results demonstrate that some transcripts previously identified in association with field fertility are also found associated with in vitro motility provided that a stringent RNA extraction protocol is used.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».