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Enregistrement W2590394327 · doi:10.4141/cjas10052

The use of silver nitrate for the identification of spermatozoon structure in selected mammals

2011· article· en· W2590394327 sur OpenAlexvenueno aff
Katarzyna Andraszek, Elżbieta Smalec

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpermatozoonSpermStainingBiologySemenChromatinSilver nitrateAndrologyCell biologyAnatomyGeneticsChemistryMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Andraszek, K. and Smalec, E. 2011. The use of silver nitrate for the identification of spermatozoon structure in selected mammals. Can. J. Anim. Sci. 91: 239–246. The spermatozoon is one of the most diversified cell types, and the chromatin of the haploid spermatozoon genome is essentially different from that of the somatic cell as regards its chemical composition, structure and function. Although the structure of spermatozoon chromatin has crucial importance for fertilization and embryo development, standard staining techniques are still predominantly used for identifying semen quality and the assessment of spermatozoa is most often limited to detecting irregularities in their morphological structure. The aim of the present research was to evaluate the usefulness of silver nitrate staining for assessing spermatozoon morphology and identifying spermatozoon structure. Spermatozoa isolated from testes and semen were examined. Silver nitrate staining made it possible to identify many significant details of the morphological structure of the spermatozoon and could be successfully employed in sperm morphology assessments.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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