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Enregistrement W2944712606 · doi:10.1039/c9lc00209j

Two-dimensional planar swimming selects for high DNA integrity sperm

2019· article· en· W2944712606 sur OpenAlexafffund
Jason Riordon, Farhang Tarlan, Jae Bem You, Biao Zhang, Percival J. Graham, Tian Fook Kong, Yihe Wang, Alexander Lagunov, Thomas Hannam, Keith Jarvi, David Sinton

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensMount Sinai HospitalOttawa Fertility CentreUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsNational Research Foundation of KoreaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSpermSemenBiologySperm motilityAndrologyCell biologyAnatomyGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selection of high-quality sperm is critical to the success of assisted reproductive technologies. Clinical screening for top sperm has long focused on sperm swimming ability when following boundaries or when fully free of constraints. In this work, we demonstrate a sperm selection approach with parallel 2 μm tall confined selection channels that prohibit rotation of the sperm head and require planar swimming. We demonstrate that a planar swimming subpopulation of sperm capable of entering and navigating these channels has DNA integrity superior to the freely-swimming motile or raw sperm populations over a wide range of semen sample qualities. The DNA integrity of the selected sperm was significantly higher than that of the corresponding raw samples for donor samples and clinical patient samples, respectively. In side-by-side testing, this method outperforms current clinical selection methods, density gradient centrifugation and swim-up, as well as sperm selected via general motility. Planar swimming represents a viable sperm selection mechanism with the potential to improve outcomes for couples and offspring.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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