Sperm-borne miR-216b modulates cell proliferation during early embryo development via K-RAS
Notice bibliographique
Résumé
Semen fertilizing potential is dependent upon the morphological, functional and molecular attributes of sperm. Sperm microRNAs (miRNAs) were recently shown to hold promise regarding their association with different fertility phenotypes. However, their role in fertility regulation remains to be determined. We postulated that sperm miRNAs might regulate early embryonic development. From this perspective, sperm quality and 380 sperm miRNAs were investigated in frozen-thawed semen from high (HF; 54.3 ± 1.0% pregnancy rate) and low (LF; 41.5 ± 2.3%) fertility bulls. Out of nine miRNAs that showed different levels in sperm cells, miR-216b was present at lower levels in HF sperm cells and zygotes. Among miR-216b target genes (K-RAS, BECN1 and JUN), K-RAS, related to cell proliferation, revealed a higher level in HF two-cell embryos. First cleavage rate, blastocyst cell number and division number were also higher in HF. In addition, by using a model based on polyspermy embryos, we demonstrated an increase in miR-216b levels in zygotes associated with sperm cell entry. Our results shed light on a possible mechanism of paternal contribution involving sperm-borne miR-216b that modulates levels of miR-216b in zygotes and K-RAS in two-cell embryos. This modulation might regulate early development by interfering with the first cleavage and blastocyst quality.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».