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Enregistrement W4313704018 · doi:10.1016/j.exger.2023.112086

Aging affects gene expression in spermatids of Brown Norway rats

2023· article· en· W4313704018 sur OpenAlexafffund
Heather E. Fice, Bernard Robaire

Notice bibliographique

RevueExperimental Gerontology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGene expressionGeneBiologyGeneticsExpression (computer science)Cell biologyAndrologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of aging on the reproductive health of men and the consequences for their offspring are becoming more widely recognized. Correlative epidemiological studies examining paternal age and offspring health suggest there are more frequent occurrences of genetic disorders in the children of older fathers. Given the genetic basis for paternal age-related disorders, we aim to characterize gene expression in developing germ cells. Round spermatids (RS) were collected from young (mean = 5.3 months) and aged (mean = 19.5 months) Brown Norway rats, representative of humans aged 20-30 years and 55+ years, respectively. Gene expression data were obtained by mRNA sequencing (n = 5), and were analysed for differential expression. Sequencing data display 211 upregulated and 9 downregulated transcripts in RS of aged rats, compared to young (log2FC >1, p < 0.05). Transcripts with increased expression are involved in several processes including sperm motility/morphology, sperm-egg binding, capacitation, and epigenetic inheritance. In addition, there are numerous dysregulated transcripts that regulate germ cell epigenetic marks and Sertoli-germ cell binding and communication. These results show an overall increase in RS gene expression with age, with spermatogenic functions being perturbed. Taken together, these findings help identify the genetic origin of the fertility, germ cell niche, and epigenetic effects observed with advanced paternal aging.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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