Identification and Preliminary Analysis of Granulosa Cell Biomarkers to Predict Oocyte In Vitro Maturation Outcome in the Southern White Rhinoceros (Ceratotherium simum simum)
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, biomarkers in granulosa cells (GC) have been determined and associated in several species with oocyte maturation, in vitro fertilization success, and embryo development outcomes. The identification of biomarkers of oocyte competence can aid in improving assisted reproductive technologies (ARTs) in the southern white rhino (SWR). This study aimed to identify biomarkers present in SWR GC associated with oocytes that either did or did not mature in vitro. We evaluated follicle development (FD), meiotic competence (MC), cell death and atresia (CDA), and embryonic genome activation (EGA). Our objective was to design biomarkers to predict oocyte in vitro maturation results in the SWR. RNA was isolated from GC obtained during ovum pick up (OPU) for qPCR analysis. Overall, 22 genes were assessed, and nine were differentially expressed between GC from oocytes that did or did not mature in vitro (FD-GDF9 and mTOR; MC-GGPS1, JMY, and NPR2; CDA-COL4A1, MACIR, and TMPO; EGA-NFYA). From these data, we determined that GC can be used as a predictor for oocyte in vitro maturation outcome in the SWR. Our results provide crucial information needed to improve in vitro maturation and ARTs in this species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».