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Enregistrement W2161174555 · doi:10.1139/z2012-088

Artificially selected human sperm morphology after swim-up processing

2012· article· en· W2161174555 sur OpenAlexvenueno aff
Tomislav Vladić, Erik Petersson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpermBiologyAndrologyHuman fertilizationGameteSperm motilityMotilityMale infertilityInfertilityAnatomyCell biologyGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The swim-up technique is a clinical practice used to select highly motile sperm cells from patient ejaculates to use in assisted fertilization. The aim of this study was to investigate whether the length of different sperm-cell components is related to gamete function. Thus, we explored whether swim-up technique selects for longer sperm cells than mean sperm cells from unprocessed ejaculates. Sperm midpiece, tail endpiece, and total length were measured before and after the swim-up selection by means of contrast-phase and electron microscopy. Correlations between sperm dimensions, sperm motility, and sperm concentration were also investigated. Swim-up selected cells with longer midpiece compared with the unprocessed fractions (5.8 μm (CI 5.52–6.16 μm) vs. 5.3 μm (CI 4.97–5.61 μm), p < 0.05) and shorter tail endpiece (7.8 μm (CI 7.11–8.44 μm) vs. 8.5 μm (CI 7.81–9.14 μm), p < 0.05 after meta-analysis), whereas no effect of swim-up selection was detected on the total sperm cell length. Individuals producing high sperm concentrations had longer sperm midpiece than had men producing lower sperm concentrations. It is concluded that short sperm flagellar tips with long midpieces may be used as biomarkers in infertility therapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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