Germ Cell–Specific Proteins AKAP4 and ASPX Facilitate Identification of Rare Spermatozoa in Non-Obstructive Azoospermia
Notice bibliographique
Résumé
Non-obstructive azoospermia (NOA), the most severe form of male infertility, could be treated with intracytoplasmic sperm injection, providing spermatozoa were retrieved with the microdissection testicular sperm extraction (mTESE). We hypothesized that testis-specific and germ cell–specific proteins would facilitate flow cytometry-assisted identification of rare spermatozoa in semen cell pellets of NOA patients, thus enabling non-invasive diagnostics prior to mTESE. Data mining, targeted proteomics, and immunofluorescent microscopy identified and verified a panel of highly testis-specific proteins expressed at the continuum of germ cell differentiation. Late germ cell–specific proteins AKAP4_HUMAN and ASPX_HUMAN (ACRV1 gene) revealed exclusive localization in spermatozoa tails and acrosomes, respectively. A multiplex imaging flow cytometry assay facilitated fast and unambiguous identification of rare but morphologically intact AKAP4 + /ASPX + /Hoechst + spermatozoa within debris-laden semen pellets of NOA patients. While the previously suggested markers for spermatozoa retrieval suffered from low diagnostic specificity, the multistep gating strategy and visualization of AKAP4 + /ASPX + /Hoechst + cells with elongated tails and acrosome-capped nuclei facilitated fast and unambiguous identification of the mature intact spermatozoa. AKAP4 + /ASPX + /Hoechst + assay may emerge as a noninvasive test to predict retrieval of morphologically intact spermatozoa by mTESE, thus improving diagnostics and treatment of severe forms of male infertility.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».