Characteristics of miRNAs Present in Bovine Sperm and Associations With Differences in Fertility
Notice bibliographique
Résumé
Small non-coding RNAs have been linked to different phenotypes in bovine sperm, however attempts to identify sperm-borne molecular biomarkers of male fertility have thus far failed to identify a robust profile of expressed miRNAs related to fertility. We hypothesized that some differences in bull fertility may be reflected in the levels of different miRNAs in sperm. To explore such differences in fertility that are not due to differences in visible metrics of sperm quality, we employed Next Generation Sequencing to compare the miRNA populations in Bos taurus sperm from bulls with comparable motility and morphology but varying Sire Conception Rates. We identified the most abundant miRNAs in both populations (miRs -34b-3p; -100-5p; -191-5p; -30d-4p; -21-5p) and evaluated differences in the overall levels and specific patterns of isomiR expression. We also explored correlations between specific pairs of miRNAs in each population and identified 10 distinct pairs of miRNAs that were positively correlated in bulls with higher fertility and negatively correlated in comparatively less fertile individuals. Furthermore, 8 additional miRNA pairs demonstrated the opposite trend; negatively correlated in high fertility animals and positively correlated in less fertile bulls. Finally, we performed pathway analysis to identify potential roles of miRNAs present in bull sperm in the regulation of specific genes that impact spermatogenesis and embryo development. Together, these results present a comprehensive picture of the bovine sperm miRNAome that suggests multiple potential roles in fertility.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».