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Enregistrement W4396655010 · doi:10.1038/s41598-024-60586-6

A comprehensive analysis of spermatozoal RNA elements in idiopathic infertile males undergoing fertility treatment

2024· article· en· W4396655010 sur OpenAlexafffund
Matthew Hamilton, Stewart J. Russell, Grace Swanson, Stephen A. Krawetz, Karen Menezes, Sergey I. Moskovtsev, Clifford Librach

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoCReATe Fertility Centre
Organismes subventionnairesCanadian Fertility and Andrology Society
Mots-clésBiologyBlastocystSpermAndrologyInfertilitymicroRNAGeneticsZygoteFertilityGameteGeneEmbryogenesisPregnancyMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current approaches to diagnosing male infertility inadequately assess the complexity of the male gamete. Beyond the paternal haploid genome, spermatozoa also deliver coding and non-coding RNAs to the oocyte. While sperm-borne RNAs have demonstrated potential involvement in embryo development, the underlying mechanisms remain unclear. In this study, 47 sperm samples from normozoospermic males undergoing fertility treatment using donor oocytes were sequenced and analyzed to evaluate associations between sperm RNA elements (exon-sized sequences) and blastocyst progression. A total of 366 RNA elements (REs) were significantly associated with blastocyst rate (padj < 0.05), some of which were linked to genes related to critical developmental processes, including mitotic spindle formation and both ectoderm and mesoderm specification. Of note, 27 RE-associated RNAs are predicted targets of our previously reported list of developmentally significant miRNAs. Inverse RE-miRNA expression patterns were consistent with miRNA-mediated down-regulation. This study provides a comprehensive set of REs which differ by the patient's ability to produce blastocysts. This knowledge can be leveraged to improve clinical screening of male infertility and ultimately reduce time to pregnancy.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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