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Enregistrement W4401526152 · doi:10.3390/ani14162331

MicroRNAomic Analysis of Spent Media from Slow- and Fast-Growing Bovine Embryos Reveal Distinct Differences

2024· article· en· W4401526152 sur OpenAlexafffund
Paul Del Rio, Sierra DiMarco, Pavneesh Madan

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBlastocystEmbryoZygoteBiologyAndrologyOocyteEmbryogenesisCell biologyEmbryo qualitymicroRNAGeneticsGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In bovine embryos, the microRNA (miRNA) expression has been profiled at each stage of early development in vitro. The miRNAomic analysis of spent media has the potential to reveal characteristics of embryo health; however, applications are limited without categorizing miRNA profiles by embryo quality. Time-lapse imaging has shown the timing of embryo development in vitro may be indicative of their developmental potential. The study aimed to characterize miRNAs in the spent media of bovine embryos with different growth rates during the pre-implantation phase. Bovine cumulus-oocyte complexes were aspirated from ovaries, fertilized, and cultured to blastocyst stage of development. At the 2-cell, 8-cell, and blastocyst stage, each microdrop of 30 presumptive zygotes were classified as slow- or fast-growing based on the percentage of embryos that had reached the desired morphological stage. A comparative analysis was performed on the spent media of slow- and fast-growing embryos using the results of a GeneChip miRNA 4.0 array hybridization. In total, 34 differentially expressed miRNAs were identified between the comparison groups: 14 miRNAs were found in the 2-cell samples, 7 in the 8-cell samples, and 12 in the blastocyst samples. The results demonstrate distinct miRNAs populations can be identified between slow- and fast-growing embryos, highlighting the novel biomarkers of developmental potential at each stage of pre-implantation development.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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