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Enregistrement W2170414517 · doi:10.1093/humrep/den048

Identification of differentially expressed markers in human follicular cells associated with competent oocytes

2008· article· en· W2170414517 sur OpenAlexaff
Mélanie Hamel, Isabelle Dufort, Claude Robert, Catherine Gravel, Marie-Claude Léveillé, Arthur Leader, Marc‐André Sirard

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensOttawa Fertility CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAndrologyFollicular phaseOocyteTranscriptomeSuppression subtractive hybridizationMicroarray analysis techniquesEmbryoMicroarrayOvarian follicleGene expression profilingMolecular biologyGeneticsGenecDNA libraryComplementary DNAGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The development of an accurate method for selection of high-quality embryos is essential to achieve high pregnancy rates with single embryo transfer in human IVF. The developmental competence of the oocyte is acquired during follicle maturation and strong communication also exists between the follicular cells (FCs) and the oocytes; thus oocyte developmental competence may be determined by markers expressed in the surrounding FCs. METHODS: From consenting patients (n = 40), FCs were recovered on a per follicle basis by individual follicle puncture. Hybridization analyses using a custom-made complementary DNA microarray containing granulosa/cumulus expressed sequence tags (ESTs) from subtracted libraries and an Affymetrix GeneChip were performed to identify specific genes expressed in follicles leading to a pregnancy. The selected candidate genes were validated by quantitative-PCR (Q-PCR). RESULTS: Subtractive libraries prepared from pooled samples representing pregnant versus non-pregnant patients produced 1694 ESTs. Hybridization data analysis discriminated 115 genes associated with competent follicles. Selected candidates were confirmed by Q-PCR: 3-beta-hydroxysteroid dehydrogenase 1 (P = 0.0078), Ferredoxin 1 (P = 0.0203), Serine (or cysteine) proteinase inhibitor clade E member 2 (P = 0.0499), Cytochrome P450 aromatase (P = 0.0359) and Cell division cycle 42 (P = 0.0396). CONCLUSIONS: Microarray technologies are useful to mine the transcriptome of FCs expressed in follicles associated with competent oocytes and could be used to improve embryo selection with the objective of successful single embryo transfer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,263
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

Citations226
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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