MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4389034020 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.979.2

Circulating Concentrations of Progesterone and Estrogen in Weddell Seals During the Breeding Period and Early Pregnancy

2016· article· en· W4389034020 sur OpenAlexaff
Amy L. Kirkham, Michelle R. Shero, Robert McCorkell, Shannon Atkinson, Jennifer M. Burns

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadioimmunoassayLactationPregnancyGestationAnimal scienceSeasonal breederEndocrine systemEndocrinologyEstrogenBiologyGestation periodWeaningInternal medicineHormoneMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weddell seals ( Leptonychotes weddellii ) experience a synchronized annual reproductive cycle. Females give birth in the austral spring (October‐November) and are bred towards the end of lactation in November and December; following a brief period of embryonic diapause, active gestation begins. To examine endocrine dynamics during the breeding period and early gestation, we handled adult, post‐parturient Weddell seals with known pupping dates ~1 week prior to weaning (29–44 days post‐partum, n=32) in mid‐November to mid‐December (Nov/Dec) and approximately 60 days later, mid‐January to mid‐February (Jan/Feb). A second group of previously parous females that did not pup in the current season (non‐parturient) were also handled at equivalent dates (n=21). Seals were weighed, body composition (lipid as %body mass) was determined using isotopic dilution, and serum progesterone concentrations were measured using commercial radioimmunoassays validated for use in Weddell seals. Total estrogens were also measured by validated radioimmunoassay in a representative subset of animals. In Jan/Feb, transrectal ultrasonography was used to determine pregnancy status. Serum progesterone concentrations in Nov/Dec study animals fell into two distinct groups: a low‐concentration group, with values ranging from 0.80 to 2.50 ng•mL −1 (mean±SEM = 1.65±0.08 ng•mL −1 , n=26), and a high‐concentration group, with values between 20.60 and 146.40 ng•mL −1 (59.76±6.40 ng•mL −1 , n=27). Total estrogens were elevated in low progesterone seals (163.59±12.98 pg•mL −1 , n=8) relative to those with high progesterone (95.71 ±12.09 pg•mL −1 , n= 4) (t‐test, p value= 0.004). As elevated progesterone concentrations indicate that ovulation has occurred, we examined the likelihood that animals’ progesterone levels were in the high group using binomial logistic regressions to determine what factors may influence ovulation timing in Weddell seals. Females that did not give birth were more likely to exhibit high progesterone at later calendar dates, with no detectable effects of mass or condition. Relative to non‐parturient seals, post‐parturient seals exhibited low progesterone later in the season. The likelihood of high progesterone increased with calendar date as well as days since parturition in these females, suggesting seals that give birth later in the pupping period ovulate at fewer days post‐partum than those that give birth early. All Jan/Feb study animals had progesterone levels greater than 10 ng•mL −1 , and there were no differences in progesterone (85.17±7.89ng•mL −1 , n=48) or estrogen concentrations (57.70± 2.95 pg•mL −1 , n=12) between females that were detectably pregnant and those that were not. This study shows that timing of ovulation in post‐parturient Weddell seals is not driven solely by parturition date, and that circulating progesterone and estrogen concentrations are not likely clear indicators of early pregnancy in this species. Support or Funding Information This research was funded by NSF award ANT‐1246463 to JMB and JWT and by an Institutional Development Award (IDeA) from the National Institute Of General Medical Sciences of the National Institutes of Health under Award Number P20GM103395. The content is solely the responsibility of the authors and does not necessarily reflect the official views of the NIH.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetMarine animal studies overview→Travaux en français237 207→