Comparative analysis of various step-dilution techniques on the quality of frozen Limousin bull semen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Indonesia has two National Artificial Insemination centers and 17 Regional Artificial Insemination Centers. The frozen semen production techniques differed between the centers, including the type of diluent and semen dilution technique. The aim of the research was to compare the quality of frozen Limousin bull semen diluted using different techniques. MATERIALS AND METHODS: Semen was collected from three sexually mature Limousin bulls using an artificial vagina. Immediately after collection, the semen was evaluated macroscopically and microscopically. Semen that had >70% motile sperm and <20% sperm abnormality was divided into three tubes and diluted with skim milk-egg yolk (SMEY) using three different dilution techniques: One-step dilution (100% SMEY with 8% glycerol) at room temperature ([RT] 20°C until 25°C) two-step dilution (50% SMEY without glycerol at RT, stored at 5°C; and 50% SMEY with 16% glycerol after 1 h stored at 5°C); and three-step dilution (50% SMEY without glycerol at RT, stored at 5°C; and 50% SMEY with 16% glycerol added twice at 1 h and 1.5 h after being stored at 5°C). The diluted semen was loaded into 0.25 mL mini straws, equilibrated, and frozen using a freezing machine. Sperm motility, viability, membranes, DNA integrity, and concentrations of malondialdehyde (MDA) and aspartate aminotransferase (AST) enzymes were evaluated after thawing. RESULTS: 0.05). CONCLUSION: It was concluded that the one-step-dilution technique was better than three-step dilution for cryopreservation of Limousin bull semen.
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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 | 0,000 |
| 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 ».