Oocyte Selection for In Vitro Embryo Production in Bovine Species: Noninvasive Approaches for New Challenges of Oocyte Competence
Notice bibliographique
Résumé
The efficiency of producing embryos using in vitro technologies in livestock species rarely exceeds the 30-40% threshold, indicating that the proportion of oocytes that fail to develop after in vitro fertilization and culture is considerably large. Considering that the intrinsic quality of the oocyte is one of the main factors affecting blastocyst yield, the precise identification of noninvasive cellular or molecular markers that predict oocyte competence is of major interest to research and practical applications. The aim of this review was to explore the current literature on different noninvasive markers associated with oocyte quality in the bovine model. Apart from some controversial findings, the presence of cycle-related structures in ovaries, a follicle size between 6 and 10 mm, large number of surrounding cumulus cells, slightly expanded investment without dark areas, large oocyte diameter (>120 microns), dark cytoplasm, and the presence of a round and smooth first polar body have been associated with better competence. In addition, the combination of oocyte and zygote selection via brilliant cresyl blue (BCB) test, spindle imaging, and the anti-Stokes Raman scattering microscopy together with studies decoding molecular cues in oocyte maturation have the potential to further optimize the identification of oocytes with better developmental competence for in-vitro-derived technologies in livestock species.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».