Relationships of phototextural characteristics of ovine presumptive zygotes to their developmental potential in vitro
Notice bibliographique
Résumé
In vitro embryo production (IVP) has widespread implications for animal husbandry and conservation programs. The overarching goal of achieving pregnancy with IVP systems calls for accurate methods of embryo viability screening. The present study set out to examine whether phototextural attributes of ovine presumptive zygotes were reliable markers of embryo developmental competence in vitro. Sheep oocytes were obtained post-mortem from nine cycling Polish Longwool ewes using the ovarian cutting and sieving method. Following in vitro maturation of oocytes and their fertilization with fresh ram semen, the development of embryos (n = 37) was monitored using time-lapse imaging. The embryos were retrospectively classified as non-arresting (attaining the blastocyst stage; n = 6) or arresting (non-dividing presumptive zygotes or embryos arresting before the 7th mitotic division; n = 31). Commercially available image analytical software ImageProPlus® was used to generate bitmaps of the regions of interest comprising zygotic cytoplasm. Subsequently, a proprietary computer program r-Algo 2.0 was used to determine if there existed clusters of pixels for which first-order phototextural characteristics of presumptive zygotes' (t0) cytoplasm (i.e., mean pixel intensity (MPI), heterogeneity (MPH), and concentration (MPC)) differed significantly between the two subsets of embryos. Within the algorithmically identified pixel intensity ranges, future non-arresting embryos at t0 exceeded their arresting counterparts in MPI (pixel range of 73-75; 74.06 ± 0.01 vs. 73.98 ± 0.008; P = 0.0007) and MPC (pixel range: 105-106; 1.25 ± 0.22% vs. 0.56 ± 0.07%; P = 0.0004) but had lower mean MPH (pixel range: 36-42; 1.81 ± 0.04 vs. 1.97 ± 0.02; P = 0.0005). Computerized segmentation of ovine zygotic microphotographs is a promising non-invasive method to predict their developmental potential in vitro.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».