Patients who failed to conceive following an in vitro fertilization cycle can be clustered into different failure causes using gene expression hierarchical analysis†
Notice bibliographique
Résumé
The patient's response to an IVF stimulation protocol is highly variable and thus difficult to predict. When a cycle fails, there are often no apparent or obvious reasons to explain the failure. Having clues on what went wrong during stimulation could serve as a basis to improve and personalize the next protocol. This exploratory study aimed to investigate if it is possible to distinguish different failure causes or different follicular responses in a population of nonpregnant IVF patients. Using qRT-PCR, we analyzed a panel of genes indicative of different failure causes in patients who did not achieve pregnancy following an IVF cycle. For each patient, a pool of follicular cells from all aspirated follicles was used as a sample which gives a global picture of the patient's ovary and not a specific picture of each follicle. We performed hierarchical clustering analysis to split the patients according to the gene expression pattern. Hierarchical analysis showed that the population of nonpregnant IVF patients could be divided into three clusters. Gene expression was significantly different, and each cluster displayed a particular gene expression pattern. Follicular cells from patients in clusters 1, 2 and 3 displayed respectively a pattern of gene expression related to large incompetent follicles with a higher apoptosis (over matured), to follicles not ready to ovulate (under mature) and to an excess of inflammation with no visible symptoms. This study reinforces the idea that women often have different response to the same protocol and would benefit from more personalized treatments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».