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Enregistrement W4417213592 · doi:10.1080/19396368.2025.2590747

A novel sperm FcR binding assay that assesses sperm fertilizing potential

2025· article· en· W4417213592 sur OpenAlexaff
Barb Cohen, John R. Walsh, Zimu Chen, Sergey I. Moskovtsev, Erin M. Schnellinger, Martin Kathrins, H. Nadir Çıray, Larry I. Lipshultz, Paul J. Turek, Clifford Librach

Notice bibliographique

RevueSystems Biology in Reproductive Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensCReATe Fertility Centre
Organismes subventionnairesPurdue University
Mots-clésSpermCapacitationInseminationAcrosome reactionHuman fertilizationArtificial inseminationAcrosomeSemen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshly ejaculated mammalian sperm have poor fertilizing ability, with fertility only gained after sperm undergo capacitation and the acrosome reaction. To visualize exposed Fc receptors (FcRs), which occur during the acrosome reaction and whose absence has been related to infertility, a novel sperm FcR binding assay (FcR assay) was developed to assess fertilizing potential of sperm in proof-of-concept studies. A competition binding assay between sperm FcR and exogenously added FcR was used to assess whether the FcR was a functioning ligand in bull sperm. Once FcR was confirmed as a functional ligand, time-based expression of FcR was then evaluated in bull and human sperm using the FcR assay. This FcR assay was then used to evaluate fertility outcomes in cattle with cryopreserved intrauterine insemination (IUI) sperm, and to evaluate sperm FcR expression in patients undergoing IUI treatment in a prospective observational study. Time-based analyses of ejaculates from bull and human sperm demonstrated characteristic, reproducible sinusoidal patterns of FcR expression that corresponded to high and low periods of fertility potential in each species. The pregnancy rate in cattle approached statistical significance using the FcR assay results to inform optimum insemination timing windows versus conventional untimed methods (73.0% vs. 68.4%, respectively; p = 0.06; 95% confidence interval [CI]: 0.98, 1.57) with a 4.4% increase in the overall pregnancy rate. In patients undergoing IUI treatment, FcR expression patterns were identified where sperm were at their optimal fertilizing state, with overall pregnancy rates increasing from 21% to 42% (p = 0.01) when inseminations occurred during the windows where the fertilizing potential of the sperm was deemed optimal. These results suggest that sperm fertility potential is quantifiable in semen samples using our novel sperm FcR assay. Importantly, the FcR assay has the ability to identify optimal fertility windows in real-time, and also in the procedure ejaculates.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,283 · 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
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Résumé présentoui

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