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Enregistrement W3120989223 · doi:10.1071/rdv33n2ab60

60 High lipid exposure during in vitro maturation alters the lipid profile of bovine oocyte and benefits blastocyst development

2021· article· en· W3120989223 sur OpenAlexaff
Camila Bruna de Lima, Érika Cristina dos Santos, Jessica Ispada, Marc‐André Sirard, Christina R. Ferreira, Marcella Pecora Milazzotto

Notice bibliographique

RevueReproduction Fertility and Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlastocystIn vitro maturationLipid metabolismChemistryEmbryo cultureOocyteAndrologyLipid dropletBiochemistryBiologyEmbryogenesisEmbryo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid metabolism provides a potent source of energy and has an important role in the acquisition of oocyte competence. However, there are conflicting reports about how lipid exposure during in vitro maturation (IVM) impacts the gamete and further embryo development. In this study, we performed IVM of oocytes in the presence of lipid-rich culture media and used a broad lipid screening to accurately map the impact on the lipid profile and developmental potential. For that, nonpolar lipids were extracted from fetal bovine serum (FBS) with organic solvents (Bligh-Dyer method) and then used to supplement IVM medium (TCM-199 bicarbonate + 10% FBS, hormones, pyruvate and antibiotics). COCs obtained from abattoir ovaries were submitted to IVM (4 biological replicates) in 2 groups: OC (control; IVM medium) and OHL (high lipid; IVM medium supplemented with extra 10% FBS nonpolar lipids). After 24 h, we collected mature oocytes and those remaining followed to IVF and then to IVC (synthetic oviductal fluid with amino acids, SOFaa, with 5% FBS) for 7 days at 38.5°C, 20% O2, and 5% CO2 in air in high humidity. Expanded blastocysts were collected (BC and BHL) and blastocyst rates were assessed. Lipid extracts of individual oocytes and embryos (n = 10/group) were analysed by multiple reaction monitoring (MRM)-profiling mass spectrometry. A total of 379 lipids from 10 classes were investigated [triacylglycerol (TAG), cholesteryl esters (CE), free fatty acids (FFA), acyl-carnitine, sphingomyelin (SM) and phospholipids derived from choline (PC), ethanolamine (PE), glycerol (PG), serine (PS), and inositol (PI)]. Exploratory data analysis was performed by principal component analysis (PCA; Metaboanalyst 4.0), and fold-change (FC) values were calculated based on the relative intensity of lipid ions (FC > 2 and P < 0.05). IVC rates were compared by t-test (α = 5%). PCA revealed a clear distinction in the lipid content for both oocytes and blastocysts (control vs. treated). More specifically, there was 2-fold enrichment for total TAG and CE in control groups and a 1.5-fold enrichment for total FFA in the treated groups at the oocyte and the blastocyst stages. Surprisingly, the average blastocyst rate was higher in the group derived from oocytes exposed to a high-lipid environment (41.56 ± 7.73 vs. 22.62 ± 1.67; P = 0.003), which led us to investigate specific lipid ions. Groups OHL and BHL had increased contents of structural and signalling phospholipids (PC, SM, PE, and PS) and up to 3 times more oleic and linoleic acids, which have been associated with improved oocyte maturation and blastocyst development. Here, we demonstrate how distinct lipid exposures during IVM can robustly alter the lipid profile of oocytes. But more interestingly, it is clear that these are long-term effects, still observed at the blastocyst stage. More studies are required to verify the metabolic impact of this alternative lipid supplementation; however, these results indicate that high lipid exposure is not necessarily detrimental and, at a certain point, may even counteract lipid accumulation commonly observed during in vitro embryo production.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
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