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Enregistrement W4416414430 · doi:10.3390/ani15223354

Breed and Season: Key Determinants of Efficiency in Large-Scale Commercial In Vitro Sheep Embryo Production

2025· article· en· W4416414430 sur OpenAlexaff
Y.M. Wang, Ke Li, Hao Jia, Dayong Chen, Lei Cheng, Huijie He, Riga Wu, Yingjie Wu, Jianhui Tian, Guangyin Xi

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbryoBlastocystOocyteBreedEmbryogenesisPregnancy rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficiency of the laparoscopic ovum pick-up and in vitro embryo production (LOPU-IVEP) system in sheep is governed by a complex interplay of genetic and environmental factors. This study comprehensively evaluated the effects of breed, season, and their interaction on oocyte retrieval, embryonic development, and pregnancy outcomes in a commercial setting. A 20-month longitudinal analysis of a large commercial cohort revealed that breed was the dominant factor determining oocyte quantity, whereas season exerted a stronger influence on developmental competence. Specifically, autumn and winter provided optimal conditions, resulting in significantly higher cleavage rate and blastocyst rate (p < 0.05). A significant breed-by-season interaction further identified synergistic combinations, such as Black-headed Suffolk in autumn or winter, which achieved superior embryo production outcomes. Importantly, correlation analysis revealed that oocyte quantity was not predictive of developmental potential or pregnancy success. These findings underscore the necessity of a precision management strategy that aligns LOPU schedules with breed-specific seasonal advantages to maximize annual embryo production efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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