Assessing spermatozoal small ribonucleic acids and their relationship to blastocyst development in idiopathic infertile males
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinical testing strategies for diagnosing male factor infertility are limited. A deeper analysis of spermatozoa-derived factors could potentially diagnose some cases of ‘unexplained infertility’. Spermatozoa carry a rich and dynamic profile of small RNAs, which have demonstrated potential developmental importance and association with fertility status. We used next-generation sequencing to correlate sperm small RNA profiles of normozoospermic males (n = 54) with differing blastocyst development rates, when using young donor oocytes. While ribosomal RNAs accounted for the highest number of sequencing reads, transfer RNA fragments of tRNA Gly/GCC and tRNA Val-CAC were the most abundant sequences across all sperm samples. A total of 324 small RNAs were differentially expressed between samples with high (n = 18) and low (n = 14) blastocyst rates ( p -adj < 0.05). Ninety three miRNAs were differentially expressed between these groups ( p -adj < 0.05). Differentially expressed transfer RNA fragments included: 5'-tRF-Asp-GTC; 5'-tRF-Phe-GAA; and 3'-tRF-Ser-GCA. Differentially expressed miRNAs included: let-7f-2-5p; miR-4755-3p; and miR-92a-3p. This study provides the foundation on which to validate a clinical panel of fertility-related sperm small RNAs, as well as to pursue potential mechanisms through which they alter blastocyst development.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».