When to cryopreserve and when to let it go? A systematic review of priorities in wild animal cryobanking
Notice bibliographique
Résumé
With increasing numbers of species threatened with extinction, collecting and conserving living samples is important for the long-term conservation of animal populations. Globally, many cryobanks have been developed to preserve animal tissues for future use in wildlife conservation. However, to date, there has been no attempt to review the purpose, priorities and direction of these cryobanks. A systematic review was undertaken using Web of Science, Scopus, and Google Scholar to determine the most common priorities identified in the cryobanking literature. The types of species being recommended for cryobanking, cell types, and recommended numbers of samples and number of individuals were also recorded for cryobanking efforts. Overall, 13,287 papers were identified, of which 794 were selected for full-text review. For wildlife, the most frequently cited priority was to select based on threat level, with convenience sampling and genetic diversity featuring as the second and third most common priorities. In terms of cell type, sperm featured most frequently in cryobanking literature, potentially due to its ease of use in animal breeding programmes. Somatic cells and stem cells featured more commonly in more recently published literature. Looking ahead, cryobanks should consider their priorities and records to ensure they are collecting samples with a meaningful use for future conservation efforts. Greater collaboration between cryobanks can aid in important sample acquisition and storage and in sharing cryopreservation priorities. • The most commonly cited priority for selecting wildlife species for cryobanking was to select species based on threat status. • The most common priority when selecting within a species was to focus on genetic diversity. • Sperm cells featured as the most common cell type for cryopreservation, though oocytes, embryos and somatic cells also commonly featured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».