Expression of atresia biomarkers in granulosa cells after ovarian stimulation in heifers
Notice bibliographique
Résumé
The use of younger gamete donors in dairy cattle genetic selection programs significantly accelerates genetic gains by decreasing the interval between generations. Ovarian stimulation (OS) and the practice of follicle-stimulating hormone (FSH) withdrawal, also known as coasting, are intensively used in pre-pubertal heifers without detrimental effects on subsequent reproductive performance but generally with lower embryo yields. However, recent data from embryo transfer programs showed similar embryo yields in younger and sexually mature animals but with a significant difference in the coasting period. The aim of the present study was to identify a set of granulosa cell biomarkers capable of distinguishing optimal follicle differentiation from late differentiation and atresia in order to assess the differences in coasting dynamics between pre- and post-pubertal donors. We integrated transcriptomic data sets from a public depository and used vote counting meta-analysis in order to elucidate the molecular changes occurring in granulosa cells during late follicle differentiation and atresia. The meta-analysis revealed the gene expression associated with follicle demise, and most importantly, identified potential biomarkers of that status in bovine granulosa cells. The comparison of the expression of six biomarkers between pre- and post-pubertal donors revealed that younger donors had more signs of atresia after the same period of coasting. We found different follicular dynamics following coasting in younger donors. It is possible that younger donors are less capable to sustain follicular survival most likely due to insufficient luteinizing hormone signaling. In summary, the pre-pubertal status influences follicular dynamics and reduces the oocyte developmental competence curve following OS and FSH withdrawal in heifers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».