Human antral folliculogenesis: what we have learned from the bovine and equine models.
Notice bibliographique
Résumé
The study of ovarian folliculogenesis has been of great interest to scientists and clinicians in the human and veterinary health fields for more than 20 centuries. Initial studies of the ovarian follicle were based on anatomical descriptions post-mortem, followed by histologic and endocrinologic evaluation of ovarian status. The introduction of high resolution ultrasonography in the 1980s provided a long-awaited tool to image the reproductive tissues in situ in both animal and human species. The bovine and equine species have been established as models for the study of human ovarian folliculogenesis. Profound similarities in the dynamics of follicle development exist between the menstrual cycle in humans and the estrous cycle in cattle and horses. Disparities between species appear specific rather than general. Research performed in women thus far has led to the concepts that: 1) follicle development occurs in a wave-like manner during the menstrual cycle, 2) the number of waves per cycle correlates positively with the length of the cycle, 3) the emergence of follicle waves in women are preceded by a rise in circulating FSH, 4) selection of a dominant follicle may occur in each wave of the cycle, and 5) a decline in circulating FSH and increase in follicular estradiol, inhibin A, and IGF-II act collectively to enable the dominant follicle to continue to grow in an endocrine environment of decreasing FSH and increasing LH, while subordinate follicles undergo regression. The goal of continued research using animal models for studying human ovarian function is to provide the hypothetical basis for further studies in women, which will ultimately lead to the development of safer and more efficacious infertility and contraceptive therapies.
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 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 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 ».