The effect of centrifugation, osmotic pressure variations and pipetting on drone semen quality
Notice bibliographique
Résumé
Drone semen undergoes various processes, including cryopreservation, genetic research and spermatological parameter analysis. Physical stress factors during these processes may negatively affect semen quality. This study evaluated the effects of osmotic pressure variations, repeated pipetting and centrifugation on drone semen, focusing on motility, plasma membrane integrity (PMI) and mitochondrial membrane potential (MMP). Exposure to different osmotic variations caused PMI loss at 200 mOsm/kg and motility losses at 200, 400 and 500 mOsm/kg. Repeated pipetting adversely impacted both motility and PMI. Centrifugation reduced motility at 800 × g and above, with PMI decreasing at 1000 × g and higher. MMP showed no statistically significant differences across treatments. Comparative analysis with other species revealed that semen from humans, canines and rats exhibited motility and PMI reductions at lower centrifugation forces. In another study conducted on drone semen, this effect was observed at forces of 1000 × g and above. Repeated pipetting decreased motility and PMI by up to 40% in rat and mouse semen and by 10% in ram, bull and boar semen. Osmotic pressure variations also adversely affected rat and ram semen, though drone semen displayed greater sensitivity. The most reliable parameters for drone semen were identified as centrifugation at 600 × g for 10 min, up to five pipetting repetitions and dilution within 250–300 mOsm/kg. These findings highlight the significant impact of stress factors on drone semen, emphasizing the need for optimized handling protocols to maintain semen integrity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».