The Effect of Density Gradient Centrifugation and Magnetic-Activated Cell Sorting with the Combination of Both on Bovine Spermatozoa Kinematics, Viability and Acrosome Status
Notice bibliographique
Résumé
Conventional and novel spermatozoa separation techniques have their own strength and weaknesses. Both are widely used in assisted reproductive technologies (ARTs). In this study, combinations of two separation methods against single separation methods were evaluated. Freshly ejaculated semen was collected and divided into five groups; control, density gradient centrifugation (DGC), magnetic activated cell sorting (MACS), DGC-MACS and MACS-DGC; based on the sequence of separation. Evaluation of spermatozoa kinematics, viability and acrosome status for each group were done by computer assisted semen analysis (CASA), hypo-osmotic swelling test (HOST) and chlorotetracycline (CTC) staining respectively. Results show that DGC yield the fastest spermatozoa velocity and highest percentage of viable spermatozoa fraction compared to other groups. However, they also produced a high percentage of acrosome-reacted spermatozoa. Spermatozoa isolated through DGC-MACS shows the highest percentage of non-capacitated spermatozoa. However, spermatozoa isolated through DGC-MACS yields slower spermatozoa velocity population and lower percentage of viable sperm compared to spermatozoa isolated through DGC. Isolation of spermatozoa through MACS-DGC yields slower population of spermatozoa velocity with a lower percentage of non-capacitated spermatozoa compared to spermatozoa isolated through DGC-MACS. DGC separation and its combination with MACS had yield different spermatozoa quality. This distinct characteristic is likely suitable for in vitro fertilization (IVF) and intracytoplasmic sperm injection (ICSI) procedure respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».