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Enregistrement W2397746403 · doi:10.1007/978-1-62703-038-0_8

Computer-Aided Sperm Analysis (CASA) of Sperm Motility and Hyperactivation

2012· article· en· W2397746403 sur OpenAlexaff
David Mortimer, Sharon T. Mortimer

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensAchieve Life Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperactivationSpermMotilitySemenOocyteSperm motilityBiologyAndrologySemen analysisSperm washingSperm cellMucusAnatomyCell biologyEmbryoInseminationMedicineGeneticsInfertility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progressive motility is a vital functional characteristic of ejaculated human spermatozoa that governs their ability to penetrate into, and migrate through, both cervical mucus and the oocyte vestments, and ultimately fertilize the oocyte. A detailed protocol, based on the most common computer-aided sperm analysis (CASA) system with phase contrast microscope optics, is provided for performing reliable assessments of sperm movement pattern characteristics ("kinematics") in semen. The protocol can also be used with washed sperm suspensions where, in addition, the percentages of motile and progressively motile spermatozoa can also be derived. Using CASA technology it is also possible to identify biologically, and hence clinically, important subpopulations of spermatozoa (e.g., those in semen with good mucus-penetrating characteristics, or those showing hyperactivation when incubated under capacitating conditions) by applying multi-parametric definitions on a cell-by-cell basis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations61
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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