Whole-genome DNA methylation analysis of the sperm in relation to bull fertility
Notice bibliographique
Résumé
In brief: Bull fertility is an important economic trait, this study identified some DNA methylation biomarkers that are associated with bull fertility. Abstract: Subfertile bulls may cause huge economic losses in dairy production since their semen could be used to inseminate thousands of cows by artificial insemination. This study adopted whole-genome enzymatic methyl sequencing and aimed to identify candidate DNA methylation markers in bovine sperm that correlate with bull fertility. Twelve bulls were selected (high bull fertility = 6; low bull fertility = 6) based on the industry's internally used Bull Fertility Index. After sequencing, a total of 450 CpG had a DNA methylation difference higher than 20% (q < 0.01) had been screened. The 16 most significant differentially methylated regions (DMRs) were identified using a 10% methylation difference cut-off (q < 5.88 × 10-16). Interestingly, most of the differentially methylated cytosines (DMCs) and DMRs were distributed on the X and Y chromosomes, demonstrating that the sex chromosomes play essential roles in bull fertility. Additionally, the functional classification showed that the beta-defensin family, zinc finger protein family, and olfactory and taste receptors could be clustered. Moreover, the enriched G protein-coupled receptors such as neurotransmitter receptors, taste receptors, olfactory receptors, and ion channels indicated that the acrosome reaction and capacitation processes are pivotal for bull fertility. In conclusion, this study identified the sperm-derived bull fertility-associated DMRs and DMCs at the whole genome level, which could complement and integrate into the existing genetic evaluation methods, increasing our decisive capacity to select good bulls and explain bull fertility better in the future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».