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Enregistrement W4392952200 · doi:10.3390/genes15030377

Genome and Epigenome Disorders and Male Infertility: Feedback from 15 Years of Clinical and Research Experience

2024· article· en· W4392952200 sur OpenAlexaff
Debbie Montjean, Marion Beaumont, Abdelhafid Natiq, Noureddine Louanjli, A. Hazout, Pierre Miron, Thomas Liehr, Rosalie Cabry, Ilham Ratbi, Moncef Benkhalifa

Notice bibliographique

RevueGenes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensOttawa Fertility Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigenomeInfertilityEpigeneticsReproductive medicineMale infertilityFertilityBiologyBioinformaticsPhysiologyGeneticsMedicinePregnancyPopulationDNA methylationEnvironmental healthGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infertility affects around 20% of couples of reproductive age; however, in some societies, as many as one-third of couples are unable to conceive. Different factors contribute to the decline of male fertility, such us environmental and professional exposure to endocrine disruptors, oxidative stress, and life habits with the risk of de novo epigenetics dysregulation. Since the fantastic development of new "omes and omics" technologies, the contribution of inherited or de novo genomes and epigenome disorders to male infertility have been further elucidated. Many other techniques have become available to andrology laboratories for the investigation of genome and epigenome integrity and the maturation and the competency of spermatozoa. All these new methods of assessment are highlighting the importance of genetics and epigenetics investigation for assisted reproduction pathology and for supporting professionals in counselling patients and proposing different management strategies for male infertility. This aims to improve clinical outcomes while minimizing the risk of genetics or health problems at birth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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