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Enregistrement W2595386866 · doi:10.1093/biolreprod/77.s1.107b

GIANT PANDA SPERM TOLERATE CRYOPRESERVATION AT RAPID FREEZING AND THAWING RATES

2007· article· en· W2595386866 sur OpenAlexaff
Copper Aitken‐Palmer, Rong Hou, David E. Wildt, Mary Ann Ottinger, Rebecca Spindler, JoGayle Howard

Notice bibliographique

RevueBiology of Reproduction · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensToronto Zoo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryopreservationBiologySpermAiluropoda melanoleucaArtificial inseminationDiluentAndrologySemenPopulationSperm motilityLiquid nitrogenInseminationAnimal scienceAnatomyEcologyEmbryoChemistryBotanyFisheryPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many individuals in the ex situ giant panda (Ailuropoda melanoleuca) population do not reproduce, largely due to behavioral deficiencies. Artificial insemination is an important assisted breeding tool for genetically managing this species. To optimize sperm cryopreservation, this study compared three cryomethods and three thawing temperatures. Ejaculates (n = 28) from five adult (5.5 to 20.5 y) giant pandas were assessed for sperm traits, diluted in a TEST egg-yolk diluent containing 3.3% glycerol, cooled slowly to 5°C over 4 h, loaded in 0.25 ml straws and cryopreserved using a (1) manual two-step method, (2) automated Cryomed and (3) field-ready dry shipper. For the two-step method, samples were placed 7.5 cm above liquid nitrogen for 1 min (− 35°C/min), then 2.5 cm above liquid nitrogen for 1 min (− 100°C/min) before plunging. Using a programmable freezer (Forma Cryomed), sperm were frozen at − 40°C/min, then −100°C/min. For the field-ready method, samples were placed directly into a dry shipper for 10 min (− 35°C/min). Samples were thawed in a waterbath at (1) 22°C for 30 sec, (2) 37°C for 30 sec or (3) 50°C for 10 sec. Each aliquot then was diluted in Ham's F10 culture medium at 37°C and incubated for 24 h. Samples were assessed for sperm motility (0–100%), forward progression (scale, 0–5; 5 is best), intact acrosomes (0–100%) and longevity quotient (initial motility ÷ absolute gradient of motility decline over 24 h). Mean (± SEM) fresh ejaculate traits were: sperm motility, 83.2 ± 1.3%; forward progression, 4.0 ± 0.1; and intact acrosomes, 86.4 ± 1.4%. Cryomethod influenced (P < 0.05) giant panda sperm quality. Post-thaw sperm motility was similar (P > 0.05) among the two-step (65.7 ± 2.0%), dry shipper (61.1 ± 2.3%) and Cryomed (58.5 ± 2.4%). Sperm progression post-thaw also did not differ (P>0.05) among cryomethods (range, 3.0 to 3.3). Post-thaw intact acrosomes were highest (P < 0.05) in the two-step (53.0 ± 2.1%) and dry shipper (50.6 ± 2.4%) compared to the Cryomed (44.2 ± 2.5%). The longevity quotient was higher (P < 0.05) in the dry shipper (25.8 ± 3.1) than the Cryomed (16.7 ± 1.5), and both were similar (P > 0.05) to the two-step (21.5 ± 1.5). Thawing temperature also influenced (P < 0.05) giant panda sperm quality. Post-thaw sperm motility was higher (P < 0.05) when thawed at 50°C (67.5 ± 2.2%) compared to 22°C (56.7 ± 2.2%), and both were similar (P > 0.05) to 37°C (62.7 ± 2.2%). Sperm progression post-thaw was better (P < 0.05) in samples thawed at 50°C (3.4 ± 0.1) compared to 37°C (3.0 ± 0.1) or 22°C (3.0 ± 0.1). Thawing temperature had no influence (P > 0.05) on intact sperm acrosomes (range, 47.6% to 51.9%) or longevity quotients (range, 16.8 to 23.6). These data illustrate that optimal post thaw sperm quality in the giant panda is achieved with the manual two-step or dry shipper technique using a 50°C thawing temperature. This demonstrates that giant panda sperm can tolerate a rapid freezing rate (−35 to −100°C/min) in conjunction with a high thawing temperature (50°C). This finding suggests the possibility of successfully cryopreserving giant panda sperm in the field using the simple dry shipper technique. (Supported by the Morris Animal Foundation and the Friends of the National Zoo). (poster)

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations4
Publié2007
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