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Enregistrement W4412556140 · doi:10.3168/jds.2025-26522

Progesterone concentrations during superovulation and estrous behavior affect post-estrus endometrial gene expression in Holstein heifers

2025· article· en· W4412556140 sur OpenAlexafffund
J.C.S. Marques, J P O Maciel, J. Denis-Robichaud, Raylson Silva da Conceição, Sarah A. Moore, Tathyana Benetis Piau, Cláudio Coutinho Bartolomeu, R.L.A. Cerri

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésEstrous cycleArtificial inseminationEndometrial biopsyBiologyGene expressionAndrologyEndocrinologyInternal medicineEndometriumMedicineGenePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study was to evaluate if different concentrations of progesterone (P4) during superovulation and different intensities of estrous expression affected endometrial gene expression 7 d after artificial insemination (AI) in Holstein heifers. Our secondary objective was to explore the potential role of estradiol (E2) concentrations before estrus in relation to these factors. Post-puberty Holstein heifers were randomly assigned into 2 treatment groups: high P4 or low P4. Animals received a presynchronization protocol followed by a protocol of superovulation that included the assigned P4 treatment. Activity was monitored by an automated wearable sensor, and estrous behavior (intensity and duration) was recorded. A total of 39 heifers (high P4: n = 19; low P4: n = 20) were submitted to uterine biopsy 7 d after AI. We conducted RNA extraction for each sample, and the count of mRNA molecules for 91 target genes were determined using the NanoString nCounter system. The intensity and duration of estrus were used to categorize heifers as high or low estrous expression using the median. Count outcome data were normalized to housekeeping genes and analyzed using a mixed linear regression model with heifer as random effect. Significance for differential expression was set at false discovery rate <0.1 and absolute fold change ≥1.5. The P4 treatment or estrous expression alone were not associated with changes in endometrial gene expression; however, their interaction significantly influenced the expression of 12 target genes. Most of these genes were related to the immune system signaling (CXCL8, IL1B, MUC1, PTX3), indicating an upregulation of this biological function in the endometrium of heifers treated with low P4 and having low estrous expression. Pathway analysis confirmed the involvement of the immune response with downstream effects linked to transmigration of leukocytes, cell movement of monocytes, accumulation of phagocytes and mobilization of neutrophils. Additional E2 analysis demonstrated that concentrations of E2 before estrus influenced the expression of genes related to extracellular matrix remodeling (MMP14, MMP19, POSTN), immune system (MUC1, IL1B, CSF1), growth factors (IGF1, IGF1R, FGF2), and eicosanoid metabolic processes (AKR1B1, AKR1C4, PTGIS, HPGD) regardless of the P4 treatment. In conclusion, heifers treated with low P4 during superovulation and exhibiting low intensity and duration of estrus had distinct endometrial gene expression profiles 7 d after AI compared with those treated with high P4. Additional E2 analysis demonstrated that concentrations of E2 2 d before estrus influenced post-estrus endometrial gene expression independently of the pre-estrus P4 profile.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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