Transcriptome analysis of bovine oocytes from distinct follicle sizes: Insights from correlation network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Follicle size is recognized as a predictor of the potential for the enclosed oocyte to yield an embryo following in vitro maturation and in vitro fertilization. Oocytes from larger follicles are more likely to reach the blastocyst stage than those from smaller follicles. A growing oocyte accumulates all the transcripts needed to ensure development until the maternal embryonic transition, and this accumulation must be completed before the period of transcriptional arrest. Accordingly, the transcriptomes of bovine germinal-vesicle-stage oocytes collected from follicles of increasing sizes (<3, 3-5, >5-8, and >8 mm) were evaluated, using the EmbryoGENE bovine transcriptomic platform (custom Agilent 4 × 44 K), to better understand transcriptional modulation in the oocyte as the follicle becomes larger. Microarray analyses revealed very few differences between oocytes from small follicles (<3 vs. 3-5 mm), whereas an important number of differences were detected at the mRNA level between oocytes from larger follicles. Weighted gene correlation network analysis allowed for the identification of several hub genes involved in crucial functions such as transcriptional regulation (TAF2), chromatin remodeling (PPP1CB), energy production (SLC25A31), as well as transport of key molecules within the cell (NAGPA, CYHR1, and SLC3A12). The results presented here thus reinforce the hypothesis that developmental competence acquisition cannot be seen as a simple one-step process, especially in regards to the modulation of mRNA. Mol. Reprod. Dev. 83: 558-569, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».