46 Use of time-lapse imaging technology to assess relationships of morphological and phototextural attributes of presumptive ovine zygotes and early embryos with their developmental competence in vitro
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of morphology and digital image opacity may provide valuable information on embryo viability because such traits are linked to embryonic gene expression, metabolism and ultrastructure. Time-lapse imaging has been used in research to monitor the dynamic nature of the developing pre-implantation embryo, which includes capturing alterations in various morphological parameters over time. The present study examined the effectiveness of time-lapse technology in assessing several morphometric and phototextural parameters for predicting the developmental potential of ovine embryos. The development of 37 long wool sheep embryos from IVF to the blastocyst stage was monitored and evaluated using Primo Vision time-lapse imaging technology. Image-Pro Plus software was then used to measure zona pellucida thickness, embryo diameter, cellular grey-scale pixel intensity and heterogeneity, and total area of the perivitelline space. A one-way analysis of variance (ANOVA) was done using SigmaPlot® 11.0 for all attributes at various time points during embryo development [i.e. presumptive zygote stage, t(0); first cleavage, t(2) or t(3); second cleavage, t(4) or t(6); and third cleavage, t(7) or t(8)]. Our results indicate that most parameters analysed did not differ among embryos varying in their developmental fate, with the exception of the perivitelline space area, which was greater (P < 0.05) for non-dividing embryos than for future blastocysts at the presumptive zygote stage (4040 ± 4137 vs. 857 ± 642 µm2, respectively; mean ± s.d.). Consequently, the measurement of perivitelline space at t(0) could be used to predict developmental potential of in vitro-produced ovine embryos, but further investigation is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».