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增强效率氮肥作为控制的工具...
肥料和石灰应用约占田纳西州大多数行农场预算（tiny.utk.edu/ fieldcropbudgets）总支出的20％。氮（N）肥料的使用量最大，代表超过一半的izer和石灰支出。鉴于对N肥料进行了大量投资，需要实施最佳管理实践以实现应用程序的效率和盈利能力。采用声音管理实践将减少与不适当的N肥料施用相关的潜在环境风险。田纳西州大多数行农作物生产商的典型n管理实践是将剩余的n肥料的推荐n分为推荐n的三分之一。图1显示了玉米植物在生长季节的氮吸收，而最活跃的n摄取时期发生在V8至V14生长阶段。因此，建议在V4到V6生长阶段玉米中的n侧n，
使用植入前基因测试对非整倍性
在美国使用植入前基因检测（PGT-A）的使用一直在稳步增加。此外，用于24种染色体分析的基础技术继续迅速发展。尚未证明PGT-A作为常规筛查测试的价值。尽管一些较早的单中心研究报告说，PGT-A对有利的先知患者的活出生率较高，但最近在具有可用胚泡的女性的多中心，随机对照试验得出的结论是，通过冷冻胚胎转移的整体妊娠结局在PGT-A中相似，在PGT-A和便利性肥料之间相似。PGT-A对降低临床流产的风险的价值尚不清楚，尽管这些研究具有重要的局限性。本文档替换了同名文档，最后在2018年发布。（fertil Steril 2024; 122：421 - 34。2024美国生殖医学学会。）El Resumenestádodanibleenespañolalfinal delartículo。
养殖动物的心血管疾病和繁殖
农场动物中的心血管疾病（CVD），尽管与人类相比研究较少，但较为明显的生殖表现和整体生产力。 这些疾病，包括先天性心脏缺陷，心肌病和血管疾病，可能导致血液循环受损，减少对生殖器官的氧气供应以及代谢失衡。 在繁殖动物中，CVD与由于胎盘灌注不足而导致的受精，胚胎丧失和胎儿发育受损有关。 此外，压力诱导的心血管疾病，特别是在高产生的牲畜，加剧生殖的疾病中。 兽医诊断的进步，包括超声心动图和生物标志物，已改善了CVD的早期检测和管理，有助于减轻其对生殖的影响。 预防策略，例如遗传选择，最佳营养和压力管理，对于维持农场动物的心血管和生殖健康至关重要。 本评论强调了心血管健康与生殖效率之间的互连，强调了对提高牲畜生产率的综合管理方法的需求。农场动物中的心血管疾病（CVD），尽管与人类相比研究较少，但较为明显的生殖表现和整体生产力。这些疾病，包括先天性心脏缺陷，心肌病和血管疾病，可能导致血液循环受损，减少对生殖器官的氧气供应以及代谢失衡。在繁殖动物中，CVD与由于胎盘灌注不足而导致的受精，胚胎丧失和胎儿发育受损有关。此外，压力诱导的心血管疾病，特别是在高产生的牲畜，加剧生殖的疾病中。兽医诊断的进步，包括超声心动图和生物标志物，已改善了CVD的早期检测和管理，有助于减轻其对生殖的影响。预防策略，例如遗传选择，最佳营养和压力管理，对于维持农场动物的心血管和生殖健康至关重要。本评论强调了心血管健康与生殖效率之间的互连，强调了对提高牲畜生产率的综合管理方法的需求。
生育药物与癌症：指南
研究使用生育药物与癌症之间关联的方法学局限性包括从未怀孕的女性本身患癌症的风险增加、与不孕症相关的因素（子宫内膜异位症和无拮抗的雌激素）导致的癌症风险增加、大多数癌症的发病率低以及癌症的诊断通常是在使用生育药物几年后。根据现有数据，生育药物与乳腺癌、结肠癌或宫颈癌之间似乎没有关联。没有确凿的证据表明生育药物会增加子宫癌的风险，尽管不孕女性患子宫癌的风险更高。没有足够的数据来评论与使用生育药物相关的黑色素瘤和非霍奇金淋巴瘤的风险。应告知女性，生育治疗可能会增加侵袭性、边缘性卵巢癌和甲状腺癌的风险。很难确定这种风险是否与潜在的子宫内膜异位症、女性不孕症或未生育有关。（Fertil Steril 2024；122：406 – 2024 年 20 日，美国生殖医学会出版。）本文最后提供西班牙语版本。
人工智能在医疗保健和体外受精领域的应用机会
人工智能 (AI) 在大众媒体和专业媒体中自然而然地获得了越来越多的关注。最近发布的几款生成式人工智能产品为人们对人工智能潜在负面影响的担忧增加了“可触及”的背景——失业猖獗、“失控”的人工智能和深度伪造视频，仅举几例。关于人工智能的富有成效的对话需要对话者认识到人工智能是一个非常广泛和多样化的领域，具有“狭义”和“通用”应用。狭义人工智能应用如今非常普遍且部署广泛。可以就如何更广泛地采用狭义人工智能同时提高透明度和舒适度进行无畏的对话。通用人工智能更为复杂，通常会导致需要何种程度的政府监管（如果切实可行）。本文重点介绍狭义人工智能在医疗保健和生育方面的应用。为寻求了解狭义人工智能应用的普通受众提供了利弊、挑战和建议。成功和不成功的例子提供了应对狭隘人工智能机遇的框架。（Fertil Steril 2023；120：3 – 7。2023 年，美国生殖医学会。）关键词：人工智能、机器学习、大型语言模型、AI、NLP、生成式 AI
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近年来，化学肥料和农药的应用迅速增加，这是农业生产和环境管理的严重关注。目前，传统的农业及其实践是通过导致微生物功能多样性的改变而成为对土壤活力的主要威胁。强化农业导致几个农业生态系统的土地退化和环境污染（1-3）。有机废物的有机部分代表了一种宝贵的资源，可以回收并将其转化为富含营养的肥料。有机废物包括顽固的物质，例如纤维素，半纤维素和木质素（4，5）。土壤中包含例如植物残留的有机物比例很高。这一比例是土壤功能和质量的重要方面（3，6）。大量的植物作物有机废物是一个真正的环境问题，因为这种废物代表了微生物的真正焦点，其中一些是病原遗传学的遗传，可以在农业土壤中生存并感染随后的农作物（7）。此外，将动物起源的有机肥料回收到农业土壤中可能含有可能威胁人类和环境心理健康的致病细菌（8）。此外，被碳氢化合物污染的废物在数量和质量方面可能会影响农业生产（9）。
无创基因筛查：胚胎倍性预测人工智能的最新进展
本综述讨论了人工智能 (AI) 算法在体外受精程序中植入前遗传检测中无创预测胚胎倍性状态的应用。目前的黄金标准，即非整倍体的植入前遗传检测，具有诸如侵入性活检、经济负担、结果报告延迟和结果报告困难等局限性。本文探索了无创倍性筛查方法，包括囊胚腔液取样、废培养基检测以及使用胚胎图像和临床参数的人工智能算法。人们已经使用不同的机器学习算法开发了各种人工智能模型，例如随机森林分类器和逻辑回归，这些模型在预测整倍体方面表现出不同的性能。静态胚胎成像与人工智能算法相结合在倍性预测方面表现出良好的准确性，其中胚胎排名智能分类算法和 STORK-A 等模型的表现优于人工评分。通过人工智能算法分析的延时胚胎成像也显示出预测倍性状态的潜力；然而，纳入临床参数对于提高这些模型的预测价值至关重要。嵌合性是胚胎分类的一个重要方面，但在人工智能算法中经常被忽视，应该在未来的研究中加以考虑。将人工智能算法集成到显微镜设备和胚胎镜平台中将有助于进行无创基因检测。进一步开发优化临床考虑并纳入最低必要协变量的算法也将提高人工智能在胚胎选择中的预测价值。基于人工智能的倍性预测有可能提高妊娠率并降低体外受精周期的成本。（Fertil Steril 2023；120:228 – 34。2023 年，美国生殖医学会。）关键词：人工智能、机器学习、无创基因筛查、延时成像、辅助生殖
探讨慢性子宫内膜炎与子宫内膜增生风险之间的关联
参考文献 1. Bayer-Garner IB、Nickell JA、Korourian S。常规 syndecan-1 免疫组织化学检测有助于诊断慢性子宫内膜炎。Arch Pathol Lab Med 2004；128：1000-3。 2. Zou Y、Li S、Ming L 等。慢性子宫内膜炎与输卵管因素不孕的关系。J Clin Med 2022；12(1)：285。 3. Barrios De Tomasi J、Opata MM、Mowa CN。宫颈免疫：免疫上皮细胞与宫颈上皮细胞之间的间期。J Immunol Res 2019；2019：7693183。 4. Cicinelli E、De Ziegler D、Nicoletti R 等。阴道和宫颈管培养对评估慢性子宫内膜炎女性子宫内膜腔微生物学的可靠性较差。Gynecol Obstet Invest 2009；68(2):108-15。5. Moreno I、Cicinelli E、Garcia-Grau I 等。不孕无症状女性慢性子宫内膜炎的诊断：组织学、微生物培养、宫腔镜检查和分子微生物学的比较研究。Am J Obstet Gynecol 2018；218(6):602.e1-602.e16。6. Puente E、Alonso L、Laganà AS 等。慢性子宫内膜炎：老问题、新见解和未来挑战。Int J Fertil Steril 2020；13(4):250-6。 7. Park HJ, Kim YS, Yoon TK 等。慢性子宫内膜炎和不孕症。Clin Exp Reprod Med 2016；43(4):185-92。8. Wu D, Kimura F, Zheng L 等。慢性子宫内膜炎改变人类子宫内膜基质细胞的蜕膜化。Reprod Biol Endocrinol 2017；15:16。9. Hennessy M, Dennehy R, Meaney S 等。高收入国家复发性流产的临床实践指南：系统评价。Reprod Biomed Online 2021；42:1146-71。
体内施用色氨酸抑制剂2,3- ...
目的：肌瘤的特征是色氨酸2,3二氧酶（TDO2）的过表达。这项研究的目的是确定体内施用TDO2抑制剂（680C91）对纤维化大小和基因表达的有效性。设计：动物和体内人类研究。设置：学术研究机构。受试者：携带载有媒介物和TDO2抑制剂的人纤维异种移植物的严重组合免疫智力小鼠。干预：每天腹膜内给药680C91或媒介物2个月，并通过纤维化外植体进行体外研究。主要结果指标：异种移植物的肿瘤体重和基因表达和使用纤维化外植体的体外机械实验。结果：化合物680C91的耐受性良好，对血液化学和体重没有影响。用680C91治疗小鼠，治疗2个月后，纤维化异种移植物的重量降低了30％，而预期的雌激素水平较低，色氨酸降解的副产品和芳基水合碳受体（AHR）的内源性配体的副产物（AHR）在Xenogrografts中。细胞色素p450家族的表达1亚家族B成员1（CYP1B1），转化生长因子B 3（TGF- B 3）（TGF- B 3），纤维蛋白（FN1），依赖细胞周期蛋白 - 依赖性激酶2（CDK2）（CDK2），E2F转录因子1（E2F1），Iltleue 8（E2F1），interleubin and cete at Intrcin and ceter articatientic and ceter arciention and Ceter arciention and Ceter arciention and Ceterincin and Il-8（IL-8（IL-8）与媒介物对照组相比，用680C91处理的小鼠的异种移植物中的mRNA较低。类似地，与媒介物对照组相比，在680C9处理的小鼠的异种移植物中，胶原蛋白，FN1，CYP1B1和SPARC的蛋白质丰度较低。对异种移植物的免疫组织化学分析表明，胶原蛋白，Ki67和E2F1的表达降低，但在用680C91处理的小鼠中切割的caspase 3表达中没有显着变化。异种移植物中的Kynurenine水平与肿瘤的重量和FN1水平直接相关。在体外研究中，对纤维植物的研究表明，色氨酸对CYP1B1，TGF- B 3，FN1，CDK2，E2F1，IL8和SPARC mRNA的显着诱导，可以被680C91和AHR Anr Antogogogonist Ch-22233191封闭。结论：结果表明，纤维化中异常色氨酸分解代谢的校正可能是一种有效的治疗方法，可以减少细胞增殖和细胞外基质积累。（fertil Steril 2024; 121：669-78。2023由美国的生殖医学。）El Resumenestádodanibleenespañolalfinal delartículo。
人工智能在自然周期宫内授精和定时性交中的应用
目的：开发一种机器学习模型，用于预测自然周期中宫内授精或定时性交 (TI) 的排卵时间和最佳受精窗口。设计：一项回顾性队列研究。地点：一家大型体外受精单位。患者：2018 年至 2022 年间接受 2,467 次自然周期 - 冷冻胚胎移植周期的患者。干预措施：无。主要结果测量：预测实施授精或 TI 的最佳日期的准确性。结果：数据集被分成一个包括 1,864 个周期的训练集和 2 个测试集。在测试集中，排卵是通过专家意见或由 2 名独立的生育专家确定排卵日（“专家”）（496 个周期）或根据连续 2 天的超声检查之间主要卵泡的消失来确定的（“确定排卵”）（107 个周期）。训练了两种算法：一种是 NGBoost 机器学习模型，用于估计每个周期发生排卵的概率；一种是治疗管理算法，使用学习模型来确定最佳授精日或是否应进行另一次血液测试。最后一次测试的雌二醇孕酮和黄体生成素水平是该模型使用的最具影响力的特征。“确定排卵”和“专家”测试集的平均测试次数分别为 2.78 和 2.85。在“专家”组中，92.9% 的病例中，该算法正确预测了排卵并建议在第 1 天或第 2 天进行授精。在 2.9% 的病例中，该算法预测为“失误”，这意味着上次测试日已经是排卵日或以后，建议避免进行授精。在 4.2% 的病例中，该算法预测为“错误”，建议进行授精，但事实上应该在非最佳日期（0 或 3）进行。“确定排卵”组也有类似的结果。结论：据我们所知，这是第一项仅基于血液测试实施机器学习模型以高精度安排授精或 TI 的研究，这归因于算法能够整合多种因素而不是仅仅依赖黄体生成素激增。引入该模型的功能可能会提高排卵预测的准确性和效率，并增加受孕的机会。临床试验注册号：HMC-0008-21。（Fertil Steril 2023；120：1004 – 2023 年 12 月，美国生殖医学会。）本文最后提供西班牙语版本。