Embryo response to different progesterone concentrations during superovulation of Holstein heifers: a transcriptomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the impact of high and low progesterone (P4) concentrations during superovulation on the transcriptome profile of early bovine embryos. A total of 63 post-pubertal Holstein heifers were randomly assigned to two experimental groups: High P4 (n = 32) and Low P4 (n = 31). Heifers underwent a pre-synchronization protocol followed by a protocol of superovulation that included the allocated P4 treatment. Embryos were collected 7d post-artificial insemination (AI) and assessed for developmental stage and quality grade. Embryos classified as good quality (High P4: n = 27; Low P4: n = 27 embryos) were randomly allocated in three biological replicates per treatment, with replicates balanced for stage of embryonic development. Total RNA was extracted from each replicate, and libraries were prepared and sequenced using the NovaSeq 6000 platform. Differential gene expression between treatment groups was determined through pairwise comparisons, with adjusted P-values calculated using the Benjamini-Hochberg correction. Ingenuity pathway analysis was used to identify upstream regulators, molecules, and networks influenced by the P4 treatment. Transcriptome analysis suggested that exposure to high or low concentrations of P4 during superovulation affects gene expression of 7d old embryos. These modifications were associated with downregulation of beta-estradiol and the WNT signaling pathway, as well as upregulation of trophoblast-related genes in High P4 embryos. Additionally, downregulation of genes related to neurological processes and differentiation was observed in High P4 embryos compared to Low P4. In conclusion, these transcriptional differences may be associated with distinct developmental competence of embryos following transfer.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».