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Enregistrement W3121715415 · doi:10.3390/ani11010216

Laparoscopic Ovum Pick-Up Followed by In Vitro Embryo Production and Transfer in Assisted Breeding Programs for Ruminants

2021· review· en· W3121715415 sur OpenAlexafffund
Hernán Baldassarre

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésBiologyEmbryo transferEmbryoAndrologyOffspringBlastocystPregnancy rateGooseAnimal sciencePregnancyEmbryo cultureBiotechnologyVeterinary medicineEmbryogenesisGeneticsMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential of laparoscopic ovum pick-up (LOPU) followed by in vitro embryo production (IVEP) as a tool for accelerated genetic programs in ruminants is reviewed in this article. In sheep and goats, the LOPU-IVEP platform offers the possibility of producing more offspring from elite females, as the procedure is minimally invasive and can be repeated more times and more frequently in the same animals compared with conventional surgical embryo recovery. On average, ~10 and ~14 viable oocytes are recovered by LOPU from sheep and goats, respectively, which results in 3-5 transferable embryos and >50% pregnancy rate after transfer. LOPU-IVEP has also been applied to prepubertal ruminants of 2-6 months of age, including bovine and buffalo calves. In dairy cattle, the technology has gained momentum in the past few years stemming from the development of genetic marker selection that has allowed predicting the production phenotype of dairy females from shortly after birth. In Holstein calves, we obtained an average of ~22 viable oocytes and ~20% transferable blastocyst rate, followed by >50% pregnancy rate after transfer, declaring the platform ready for commercial application. The present and future of this technology are discussed with a focus on improvements and research needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations56
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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