A novel sorting method for the enrichment of early human spermatocytes from clinical biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine if early spermatocytes can be enriched from a human testis biopsy using fluorescent-activated cell sorting (FACS). Design Potential surface markers for early spermatocytes were identified using bioinformatics analysis of single cell RNA sequenced (scRNAseq) human testis tissue. Testicular sperm extraction (TESE) samples from 3 participants with normal spermatogenesis were digested into single cell suspensions and cryopreserved. 2-4 million cells were obtained from each and sorted by FACS as separate biological replicates using antibodies for the identified surface markers. A portion from each biopsy remained unsorted to serve as controls. The sorted cells were then characterized for enrichment of early spermatocytes. Setting A laboratory study. Patients Three males diagnosed with obstructive azoospermia (age range 30-40 years old). Intervention None. Main outcome measures Sorted cells were characterized for RNA expression of markers encompassing the stages of spermatogenesis. Sorting markers were validated by their reactivity on human testis formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissue. Results Serine Protease 50 (TSP50) and SWI5 Dependent Homologous Recombination Repair Protein 1 (SFR1) were identified as potential surface proteins specific for early spermatocytes. After FACS sorting, the TSP50-sorted populations accounted for 1.6-8.9% of total populations and exhibited the greatest average fold increases in RNA expression for the pre-meiotic marker Stimulated by Retinoic Acid (STRA8), by 23-fold. Immunohistochemistry showed the staining pattern for TSP50 to be strong in pre-meiotic Undifferentiated Embryonic Cell Transcription Factor 1 (UTF1)-/ Doublesex And Mab-3 Related Transcription Factor 1 (DMRT1)-/STRA8+ spermatogonia as well as SYCP3+/Protamine 2 (PRM2)- spermatocytes. Conclusion This work shows that TSP50 can be used to enrich for early STRA8-expressing spermatocytes from human testicular biopsies, providing a means for targeted scRNAseq analysis and in vitro functional interrogation of germ cells during the onset of meiosis. This could enable investigation into details of the regulatory pathways underlying this critical stage of spermatogenesis previously difficult to enrich from whole tissue samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».