microRNAs for qPCR Normalization Under Morphofunctional Conditions in Bovine Sperm (<i>Bos taurus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Cattle represents one of the most common and widely distributed categories of large ruminants, with well-established production practices. Fertility is a key factor that significantly influences the success of this production. Studies have shown that microRNAs (miRNAs) present in sperm cells play a crucial role as regulators of processes related to sperm functionality. miRNAs quantification by qPCR is one of the most accurate and straightforward methods, but this technique requires data normalization, and there is no universal consensus on which miRNAs should be used. The present study aimed to identify suitable miRNAs normalizers for qPCR analysis of Bos taurus semen. To achieve this, normalization candidates were assessed under different semen quality conditions, considering sperm morphology and motility. A small nuclear RNA (U6) and six miRNA candidates (Let-7c-5p, miR-100-5p, miR-25-3p, miR-26a-5p, miR-204-5p, miR-92a-3p) were selected. The expression stability of each candidate was analyzed using four independent methods (delta Ct, geNorm, NormFinder, and BestKeeper), under the semen quality conditions. Additionally, a comprehensive stability analysis was conducted using RefFinder, for each condition individually and for the combined conditions. The results indicated that miR-92a-3p was the most stable reference miRNA for motility-related analyses, while Let-7c-5p emerged as the best candidate for morphology-focused analyses. As a normalizer to analyze samples concomitantly, Let-7c-5p was identified as the optimal normalizer, while miR-26a-5p was the least stable candidate. This study provides the first identification of miRNA normalizers for qPCR analysis of Bos taurus semen, enabling more accurate miRNA quantification in this biological matrix and species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».