Seminal biomarkers for the evaluation of male infertility
Notice bibliographique
Résumé
For men struggling to conceive with their partners, diagnostic tools are limited and often consist of only a standard semen analysis. This baseline test serves as a crude estimation of male fertility, leaving patients and clinicians in need of additional diagnostic biomarkers. Seminal fluid contains the highest concentration of molecules from the male reproductive glands, therefore, this review focuses on current and novel seminal biomarkers in certain male infertility scenarios, including natural fertility, differentiating azoospermia etiologies, and predicting assisted reproductive technique success. Currently available tests include antisperm antibody assays, DNA fragmentation index, sperm fluorescence in situ hybridization, and other historical sperm functional tests. The poor diagnostic ability of current assays has led to continued efforts to find more predictive biomarkers. Emerging research in the fields of genomics, epigenetics, proteomics, transcriptomics, and metabolomics holds promise for the development of novel male infertility biomarkers. Seminal protein-based assays of TEX101, ECM1, and ACRV1 are already available or under final development for clinical use. Additional panels of DNA, RNA, proteins, or metabolites are being explored as we attempt to understand the pathophysiologic processes of male infertility. Future ventures will need to continue data integration and validation for the development of clinically useful infertility biomarkers to aid in male infertility diagnosis, treatment, and counseling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».