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精子DNA片段化对无法解释不育症的体外受精结果的影响
背景：不育症是由异质风险引起的，但大多数是无法解释的。精子DNA碎片指数（DFI）越来越被认为是评估男性不育症的参数。这项研究旨在研究精子DFI与实验室之间的关联以及无法解释的不孕症的人口中的临床结果。方法：收集了不育群体的临床数据，以选择无法解释的不育症的生殖患者。作者对对照组（DFI <25％）和观察组（DFI≥25％）的患者进行了正常精子参数的分类，并比较了两组之间的基础特征，实验室和临床结果的差异。作者进行了相关分析，以检查DFI与D3良好胚胎数量之间的关系，以及临床妊娠率和活出生率。回顾性研究共有176例病例。结果：观察组（n = 88）比对照组显示出晚期男性年龄，精子浓度较低，进行性运动性和形态评估。此外，下部号在观察组中显示了良好质量胚胎，临床妊娠率和活出生率。DFI与No.显示了良好质量的胚胎（RS = -0.347，p <0.001）或活出生率（RS = -0.185，P = 0.028）。结论：精子DFI是在无法解释的不明显伴侣中预测D3良好胚胎的一个很好的指标，但它没有提供有关临床妊娠结局的足够信息，而是实时的预期。
工业革命的影响4.0对生殖健康和不育管理
IR 4.0对人类健康的某些主要影响是：（a）改进诊断和治疗：使用AI和机器学习，医疗保健提供者可以访问大量患者数据并使用它来制定更准确的诊断并制定个性化治疗计划2； （b）远程医疗：广泛使用互联设备和互联网使患者有可能在舒适的家中获得医疗建议和治疗。这对居住在偏远或服务不足地区的人们特别有益。 （c）电子健康记录（EHRS）：电子健康记录的使用提高了医疗信息的准确性，效率和可访问性。这有助于减少医疗错误并改善患者的结果； （d）预测分析：在医疗保健中使用大数据分析，使医疗保健提供者能够分析大量患者数据，以识别模式并对未来的健康结果进行预测。这有助于改善人口健康并预防疾病； （e）可穿戴技术：智能手表和材料跟踪器等可穿戴设备已变得越来越流行，并为用户和医疗保健提供者提供了宝贵的健康数据。该数据可用于跟踪和监测健康趋势，确定潜在的健康问题并支持疾病管理。2
奶牛场和精子参数（包括dag1和serpina5蛋白）的田间和体外生育能力的关系
1美国田纳西大学动物科学系，美国田纳西州诺克斯维尔大学，美国2个动物科学系，南达科他州立大学，美国SD，美国SD的布鲁金斯，3号，美国阿肯色州州立大学3号农业学院美国德克萨斯州，美国6个动物科学司，密苏里大学，哥伦比亚，密苏里州，美国，7动物与乳制品科学系，威斯康星大学，威斯康星大学，威斯康星州麦迪逊大学，美国威斯康星州麦迪逊市，8 Roman L. Hruska US肉类动物动物研究中心
接受化疗的女性生育力保存的未来
细胞毒性化疗一直是癌症治疗的主要手段，但与许多全身不良反应有关，包括对生育能力和内分泌健康的影响。不可逆的卵巢损伤和卵泡耗竭是化疗的副作用，可导致不孕和过早绝经，这两者都是年轻癌症患者的主要担忧。值得注意的是，许多女性会继续保留生育能力，但不幸的是，现有的策略并不能完全解决问题。最重要的是，卵母细胞和胚胎冷冻不能防止癌症治疗引起的卵巢损伤，这可能导致长期激素分泌受损。不幸的是，激素替代疗法不能完全恢复内源性内分泌功能的丧失。此外，虽然 GnRH 激动剂是接受烷基化化疗以减少过早绝经风险的患者的标准治疗，但其疗效并不完整。缺乏更广泛有效的选择，部分原因是我们对不同治疗方法如何损害卵巢的了解不足。本文总结了两种常用化疗药物——环磷酰胺和顺铂（II）对卵巢功能和生育力的影响，并讨论了造成这种损害的机制。此外，我们还批判性地分析了当前开发新型生育力保护策略的研究途径，重点关注生育保护剂。
生育诊所中的人工智能：现状、缺陷和可能性
摘要：近年来，ART 领域产生的数据量呈指数级增长。数据种类繁多，从视频到表格数据。同时，人工智能 (AI) 逐渐应用于医疗实践，并可能成为提高 ART 成功率的有前途的工具。AI 模型可以弥补生育诊所中几个关键程序（尤其是胚胎和精子评估）缺乏客观性的缺陷。已经开发了各种模型，尽管其中一些模型表现出良好的性能，但仍有许多挑战需要克服。在这篇综述中，我们介绍了 ART 背景下的 AI 最新研究。我们讨论了所提出方法的优缺点，特别是在临床相关性方面。我们还解决了阻碍 AI 在临床上成功使用的缺陷，并讨论了未来使 AI 真正适用于 ART 的可能性和重要方面。
水稻热休克蛋白60-3B通过淀粉颗粒生物合成维持高温下的雄性生育能力
高温对水稻 (Oryza sativa) 的雄性育性有有害影响，但水稻雄配子体免受高温胁迫的机制尚不清楚。在这里，我们分离并鉴定了一种热敏感的雄性不育水稻突变体——热休克蛋白 60-3b (oshsp60-3b)，它在最适温度下表现出正常的育性，但随着温度升高育性降低。高温会干扰 oshsp60-3b 花药中花粉淀粉颗粒的形成和活性氧 (ROS) 清除，导致细胞死亡和花粉败育。与突变体表型一致，OsHSP60-3B 在热休克反应中迅速上调，其蛋白质产物定位于质体。至关重要的是，OsHSP60-3B 的过表达增强了转基因植物花粉的耐热性。我们证实 OsHSP60-3B 与质体中的粉质胚乳 6 (FLO6) 相互作用，FLO6 是水稻花粉中淀粉颗粒形成的关键成分。Western blot 结果表明，高温下 oshsp60-3b 花药中的 FLO6 水平显著降低，表明当温度超过最佳条件时，OsHSP60-3B 是稳定 FLO6 所必需的。我们认为，在高温下，OsHSP60-3B 与 FLO6 相互作用，调节水稻花粉中的淀粉颗粒生物合成，并降低花药中的 ROS 水平，以确保水稻雄配子体正常发育。
使用生物信息学A
子宫内膜在人类物种的繁殖和延续中起重要作用。雌激素和孕激素水平调节子宫内膜，在整个月经周期中经历了动态功能变化（1,2）。但是，异常子宫内膜功能导致流产或不育症。例如，一个薄的子宫内膜是无法解释的不育症（UI），复发妊娠丧失（RPL）和胎盘异常的关键原因（3）。RPL定义为在怀孕20-24周之前，包括胚胎和胎儿丧失在内的两个或多个临床确认的怀孕失败，适合怀孕的女性的发病率约为2.5％（4,5）。UI is another pregnancy disorder and is defined as women with normal follicle-stimulating hormone (FSH), luteinizing hormone (LH), estradiol (E2), prolactin (PRL), and thyroid stimulating hormone (TSH) levels, normal uterine cavity shape and size, and bilateral tubal patency on a hysterosalpingogram, and their partners have normal spermiogram结果（6）。UI最多代表所有不孕症病例的30％（7）。当当前的诊断方法确实提供了解释，并且没有明确的原因， RPL和UI会被诊断出来。 这些疾病对妇女的身心健康以及社会经济有重大影响。RPL和UI会被诊断出来。这些疾病对妇女的身心健康以及社会经济有重大影响。
时空建模和预测使用地理信息系统和神经技术的草原土壤肥力
这项研究介绍了使用地理信息系统和神经技术来建模空间异质性和预测乌克兰Kherson地区的Steppe土壤生育能力的农业化学特性的预测变化。建模允许确定当前农业实践对过去50年中大量营养素含量变化的影响的一般规律性，这导致了腐殖质，氮，磷和钾盐土壤中腐殖质，氮，磷和钾的含量逐渐减少的过程。缺乏均衡的作物轮作，施肥者的常规，统一和必要的供应，水侵蚀的发生，包括灌溉侵蚀和缩水以及长期的灌溉导致1970年至2020年的大含量含量的含量下降：Humus的含量 - 含量为0.36％（从2.56％到2.56％到2.20％）或统计14.1％。移动磷 - 34.2％（从62.0 mg·kg -1到40.8 mg·kg -1）;可交换钾 - 17.8％（从442.4 mg·kg -1到363.8 mg·kg -1）; 2013 - 2020年平均，硝化氮含量的含量降低了17.0％（从23.0 mg·kg -1至19.1 mg·kg -1）。
热带公牛生育能力的多种基因组预测和功能变异
全球，大多数牛肉繁殖牛群都是自然交配的。因此，识别和选择肥沃的公牛的能力对于生产力和遗传提高至关重要。在这里，我们从六个热地改编的品种中收集了十种与生育率相关的表型，用于6,063名公牛。表型由四个公牛构象性状和六个与公牛精液质量直接相关的特征。我们还为所有动物生成了高密度DNA基因型。总共分析了680,758个单核苷酸多态性（SNP）基因型。在不同品种中观察到的同一性状的基因组相关性是大多数品种比较的阴囊周长和外壳评分的位置，但对于正常精子的百分比接近零，表明该性状的遗传背景有分歧。我们证实了在参考人群中存在某个品种对在跨批性验证方案中准确基因组估计值（GEBV）产生的重要性。平均GEBV精度从0.19到0.44不等。当该品种在参考人群中时，范围提高到0.28至0.59。与基因HDAC4相关的变体，来自精子发生相关（SPATA）蛋白质家族的六个基因，并将29个转录方面鉴定为候选基因。总的来说，这些结果使得非常早期的牛育特征选择，支持当前在热带牛肉生产系统中发生的遗传改善策略。这项研究还提高了我们对哺乳动物男性生育能力的分子基础的理解。
未来已来：人工智能在不孕不育治疗中可改善辅助生殖结果——监管框架的价值
1 黑山大学医学院黑山临床中心内分泌科、内科诊所，81000 波德戈里察，黑山 2 塞尔维亚大学临床中心内分泌、糖尿病和代谢紊乱诊所，11000 贝尔格莱德，塞尔维亚 3 医学院，Ss。斯科普里圣基里尔麦托迪大学，北马其顿斯科普里 1000 4 马尔凯理工大学法学院，安科纳 60121，意大利 5 IRCCS 盖莱亚齐矫形外科研究所，米兰 20161，意大利 6 巴勒莫大学维拉索菲亚塞维洛医院妇产科，IVF 部，巴勒莫 90146，意大利 7 罗马大学解剖学、组织学、法医学和矫形科学系，罗马 00161，意大利 * 通信地址：gullogiuseppe@libero.it † 上述作者对本文的贡献相同。