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Enregistrement W4415676711 · doi:10.1101/2025.10.28.685221

Optimizing Equilibration Time to Enhance Post-Thaw Viability of Cryopreserved Zebrafish ( <i>Danio rerio</i> ) Ovarian Fragments

2025· preprint· en· W4415676711 sur OpenAlexafffund
Maya L Wade, Matthew K. Litvak

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReproductive biology and impacts on aquatic species
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésCryopreservationTrypan blueGermplasmCryobiologyGameteViability assayZebrafish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cryopreservation enables the long-term storage of viable biological material at ultra-low temperatures and forms the foundation for germplasm cryobanks that maintain valuable genetic lines of model organisms such as zebrafish ( Danio rerio ). However, reliable and reproducible cryopreservation protocols for fish germline stem cells remain difficult to develop, partly because key steps such as equilibration are often overlooked or assigned arbitrarily. Here, we optimized equilibration time for cryopreservation of zebrafish ovarian tissue. Ovarian fragments were equilibrated in 2 M methanol + 0.1 M glucose + 10% egg yolk for varying durations (15-120 minutes) before controlled slow-cooling and storage in liquid nitrogen. Post-thaw viability was assessed using a Trypan Blue exclusion assay. A 60-minute equilibration yielded the highest viability of ovarian cells in Experiment 1 (55.68 ± 1.74%), whereas a 30-minute equilibration yielded the highest viability in Experiment 2 (75.86 ± 2.44%), but was not significantly different from the 60-minute equilibration in Experiment 2 (75.58 ± 2.04%) ( p = 0.9983). Equilibration alone accounted for a 48.71% increase in post-thaw viability relative to controls. The framework presented here provides a reproducible method for determining species-specific equilibration optima and supports the development of effective germplasm cryobanks for both model and endangered fish species.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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