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Enregistrement W2946833156 · doi:10.1002/mrd.23174

Proteomic markers of low and high fertility bovine spermatozoa separated by Percoll gradient

2019· article· en· W2946833156 sur OpenAlexafffund
Olivier D’Amours, Ézéquiel Calvo, Sylvie Bourassa, Patrick W. Vincent, Patrick Blondin, Robert Sullivan

Notice bibliographique

RevueMolecular Reproduction and Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensL'Alliance BoviteqCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyPercollSemenSpermAndrologyArtificial inseminationSemen qualityPopulationFertilityInseminationGeneticsCentrifugationBiochemistryPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of artificial insemination, male fertility is defined as the ability to produce functional spermatozoa able to withstand cryopreservation. We hypothesized that interindividual variations in fertility depend on the proportion of the fully functional sperm population contained in the insemination dose. The objective of this study was to identify protein markers of the fully functional sperm subpopulation. Insemination doses from four high-fertility (HF) and four low-fertility (LF) bulls with comparable post-thaw quality parameters were selected for proteomic analysis using iTRAQ technology. Thawed semen was centrifuged through a Percoll gradient to segregate the motile (high density [HD]) from the immotile (low density [LD]) sperm populations. Sperm proteins were extracted with sodium deoxycholate and four groups were compared: LD and HD spermatozoa from LF and HF bulls. A total of 498 unique proteins were identified and quantified. Comparison of HD spermatozoa from HF and LF bulls revealed that five proteins were significantly more abundant in the HF group (AK8, TPI1, TSPAN8, OAT, and DBIL5) whereas five proteins were more abundant in the LF group (RGS22, ATP5J, CLU, LOC616319, and CCT5). Comparison of LD spermatozoa from HF and LF bulls revealed that four proteins were significantly more abundant in the HF group (IL4I1, CYLC2, OAT, and ARMC3) whereas 15 proteins were significantly more abundant in the LF group (HADHA, HSP90AA1, DNASE1L3, SLC25A20, GPX5, TCP1, HIP1, CLU, G5E622, LOC616319, HSPA2, NUP155, DPY19L2, SPERT, and SERPINE2). DBIL5, TSPAN8, and TPI1 showed potential as putative markers of the fully functional sperm subpopulation.

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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