Improvement of Post-Thaw Sperm Kinematics and DNA Integrity of Cross-Bred Bovine Sperm by Incorporating DGC as Selection Method Prior to Cryopreservation
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess post-thaw sperm quality following initial sperm selection using density gradient centrifugation (DGC) prior to cryopreservation. Ejaculates from four mature Charolais cross Kedah-Kelantan bulls were collected using artificial vagina at IBVK Pahang, Malaysia. The ejaculates were aliquoted into 3 groups: non-cryopreserved group (NC); control group of cryopreserved sperm without DGC (ND) and treatment group of sperm undergoing DGC sperm selection before cryopreservation (CDGC). Prior to analysis, samples from both cryopreserved groups were thawed at 37 °C for 30 sec. All samples were analysed for kinematics parameters, viability and compromise in DNA integrity (evaluated as DNA Fragmentation Index, DFI). All kinematics parameters were analysed using computer aided sperm analysis (CASA). Results indicated significant (p < 0.05) kinematics parameter changes for all parameters of velocity (VCL, VSL, VAP) and progression (WOB, LIN, ALH and BCF). Unfortunately, changes in spermatozoa straightness were insignificant (STR) F(2, 68) = 1.004, p = 0.371. Spermatozoa viability had increased by 26.2% (p < 0.01) following the treatment. DFI revealed the treatment group recorded a significant reduction in DFI value (0.17% fragmented DNA). In conclusion, DGC sperm selection prior to cryopreservation reduced the effects of cryodamage and showed an improvement in post-thaw sperm quality, thus reducing the occurrence of asthenozoospermia in populations of frozen-thawed cross-bred bovine spermatozoa.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».