Global Analysis in Nonobstructive Azoospermic Testis Identifies miRNAs Critical to Spermatogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The etiology of male infertility characterized by non‐obstructive azoospermia is largely unknown, especially at the molecular level. Identifying dysregulated microRNAs (miRNAs) in male infertility would be useful to achieve a more profound understanding of its pathogenesis. Methods. Small RNA sequencing was performed on the testicular tissues of 10 nonobstructive azoospermic patients with the Sertoli cell only syndrome (SCOS) and 8 obstructive azoospermic individuals with normal spermatogenesis. The expressions of two dysregulated miRNAs were validated by quantitative real‐time polymerase chain reaction, confirming the results obtained by sequencing analysis. Bioinformatic analysis was undertaken to identify the main pathways impaired in complete spermatogenic failure. Results. A total of 136 miRNAs were detected to be differentially expressed in the Sertoli cell only syndrome group in comparison with the obstructive azoospermia group. Bioinformatic analysis suggested that the altered miRNAs were substantially involved in pathways related to spermatogenesis. Conclusions. Our study investigates the entire profile of miRNAs with emphasis on the crucial role of miRNAs in idiopathic Sertoli cell only syndrome, suggesting potential targets for employing molecular therapeutic strategies in the treatment of spermatogenic failure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».