Genomic assessment of follicular marker genes as pregnancy predictors for human IVF
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Embryo selection efficiency in human IVF procedure is still suboptimal as shown by low pregnancy rates with single embryo transfer (SET). Bidirectional communication between the oocyte and follicular cells (FC) is essential to achieve developmental competence of the oocyte. Differences in the gene expression profile of FCs from follicles leading to pregnancy could provide useful markers of oocyte developmental competence. FCs were recovered by individual follicle puncture. FC expression levels of potential markers were assessed by Q-PCR with an intra-patient and an inter-patient analysis approach. Using gene expression, a predictive model of ongoing pregnancy was investigated. Using intra-patient analysis, four candidate genes, phosphoglycerate kinase 1 (PGK1), regulator of G-protein signalling 2 (RGS2), regulator of G-protein signalling 3 (RGS3) and cell division cycle 42 (CDC42) showed a difference between FCs from follicles leading to a pregnancy or developmental failure. The best predictors for ongoing pregnancy were PGK1 and RGS2. Additionally, inter-patient analysis revealed differences in FC expression for PGK1 and CDC42 between follicles leading to a transferred embryo with positive pregnancy results and those with negative results. Both inter-patient and intra-patient approaches must be taken into consideration to delineate gene expression variations in the context of follicular competence. A predictor model using biomarkers could improve the efficiency of predicting developmental competence of oocytes. These new approaches provide useful tools in the context of embryo selection and in the improvement of pregnancy rates with SET.
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.
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 | 0,001 | 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 découle