Towards Improving Embryo Prioritization: Parallel Next Generation Sequencing of DNA and RNA from a Single Trophectoderm Biopsy
Notice bibliographique
Résumé
Improved embryo prioritization is crucial in optimizing the results in assisted reproduction, especially in light of increasing utilization of elective single embryo transfers. Embryo prioritization is currently based on morphological criteria and in some cases incorporates preimplantation genetic testing for aneuploidy (PGT-A). Recent technological advances have enabled parallel genomic and transcriptomic assessment of a single cell. Adding transcriptomic analysis to PGT-A holds promise for better understanding early embryonic development and implantation, and for enhancing available embryo prioritization tools. Our aim was to develop a platform for parallel genomic and transcriptomic sequencing of a single trophectoderm (TE) biopsy, that could later be correlated with clinical outcomes. Twenty-five embryos donated for research were utilized; eight for initial development and optimization of our method, and seventeen to demonstrate clinical safety and reproducibility of this method. Our method achieved 100% concordance for ploidy status with that achieved by the classic PGT-A. All sequencing data exceeded quality control metrics. Transcriptomic sequencing data was sufficient for performing differential expression (DE) analysis. All biopsies expressed specific TE markers, further validating the accuracy of our method. Using PCA, samples clustered in euploid and aneuploid aggregates, highlighting the importance of controlling for ploidy in every transcriptomic assessment.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».