Molecular markers of fertility in cattle oocytes and embryos progress and challenges
Notice bibliographique
Résumé
In order for assisted reproduction technologies to improve, better methods to discern eggs and embryos according to their level of developmental competence are urgently required to substitute or complement the subjective morphological selection criteria still broadly in use. Objective and reliable molecular markers of viability have been studied during the last decades as robust options to select the best oocytes and embryos for embryo transfer programs. These molecular methodologies rely mostly on the novel “OMICS” technologies. Among these, transcriptomicsis the primary platform applied so far in animal breeding research mainly due to the possibility to amplify small samples. In addition, biomarkers of competence have not only been instrumental to select the best oocytes and embryos for reproductive technologies, but have also shed light on the intricate molecular physiology leading to the acquisition of developmental capacity within the ovary and on how the embryo manifests this potential during culture. Nevertheless, such molecular profiling usually implies the destruction of the oocyte/embryo hereby preventing the practical use of biomarkers in in vitro embryo production and transfer systems. Alternatively, encouraging results have been lately obtained from non-invasive technologies based on biopsies of follicular somatic cells surrounding the developing egg, as well as from metabolic analysis of follicular fluid or spent culture media. This work summarizes the achievements of recent years in the field of biomarkers of competent bovine embryos. The main challenges will be exposed, while the future guidelines will help to comprehend why biomarkers of developmental competence appear promising to take us steps forward in the amelioration of reproductive technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».