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World File Search System授精
授精情况
华盛顿——据一位接近白宫的人士称，自上任以来，特朗普总统已经解雇了多位高级助手。他对白宫办公厅主任约翰·凯利感到不满，希望更换他，但共和党国会领导人和战略家建议他不要助长内部圈子不断混乱的印象。为了平息愤怒，白宫周日紧急派助手公开为凯利辩护，为他对白宫秘书罗伯·波特家庭暴力指控的处理辩护。罗伯·波特于周三辞职或被解雇，此前一天，凯利称赞他是“一个正直、光荣的人”。助手们否认了凯利提出辞职的报道，但当凯利和其他白宫高级官员得知波特的两位前妻指控他对其实施身体和精神虐待时，他们仍含糊其辞。波特否认了这些指控。通过提醒选民特朗普自己与反对虐待妇女的#MeToo运动存在的问题，最新的白人
火鸡母鸡阴道在产卵周期中对人工授精的反应基因表达变化
在基于产卵周期和授精处理的比较中观察到基因表达的差异。在产卵初期，与未受精相比，仅使用稀释剂就会导致抗菌基因表达增加、细胞增殖、分化和重塑。相比之下，精液处理可预测先天免疫细胞通路的激活。在产卵高峰期，与假处理相比，组蛋白去乙酰化酶 7 样 mRNA 的表达更高，同时免疫钙调磷酸酶-NFAT 信号通路预计受到抑制。与产卵初期相比，精液处理导致产卵高峰期精子结合蛋白（包括恶性脑肿瘤 1 样蛋白和透明带 1 中的缺失蛋白）的表达更高。最后，与假手术相比，精液治疗导致产卵结束时尾加压素 2B 表达增加，包括 β-防御素 2、导管素 2 和 3、唾液酸粘附素、吸引素样 1、溶酶体相关膜蛋白 3、白细胞衍生的趋化因子-2 和肝细胞生长因子在内的抗菌基因表达减少。
机器学习以识别子宫内膜生物标志物可预测奶牛的人工授精后妊娠成功
1 Department of Animal Sciences, Donald Henry Barron Reproductive and Perinatal Biology Research Program, and the Genetics Institute, University of Florida, Gainesville, FL, USA 2 Department of Population Health Science, Faculty of Veterinary Medicine, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands 3 Genus plc PLC/ABS, Mogi Mirim, São Paulo, Brazil 4 University of Florida Interdisciplinary美国佛罗里达州盖恩斯维尔的生物技术研究中心5 Urus Group LP，美国威斯康星州麦迪逊市6北卡罗来纳州立大学动物科学系，美国北卡罗来纳州罗利市，美国北卡罗来纳州，美国北卡罗来纳州 *通信：Donald Henry Barron生殖和周期生物学研究计划，以及佛罗里达州2250 Swiver，boge bogine of Sheysly of Sheysy driver，bogiander of the Gaine of Sheysy driver，boge bogins of for of flores of for。美国32611-0910，美国。电子邮件：pjhansen@u fl。edu
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。
评估两种利用预同步的肉牛固定时间人工授精方案
a 德克萨斯 A & M 大学，动物科学系，德克萨斯州大学城 77843，美国 b 德克萨斯 A & M 农业生命研究中心，德克萨斯州奥弗顿 75684，美国 c 西北密苏里州立大学，农业科学学院，密苏里州玛丽维尔 64468，美国 d 南达科他州立大学，动物科学系，南达科他州布鲁金斯 57007，美国 e 阿肯色州立大学，农业学院，阿肯色州琼斯伯勒 72467，美国 f 田纳西大学，动物科学系，田纳西州诺克斯维尔 37996，美国 g 科尔比社区学院，堪萨斯州科尔比 67701，美国 h 新墨西哥州立大学，动物与牧场科学系，新墨西哥州拉斯克鲁塞斯 88003-8003，美国 i 佐治亚大学，动物与奶制品科学系，佐治亚州雅典 30602，美国 j 堪萨斯州立大学，西北研究与推广中心，美国堪萨斯州科尔比 67701 k 德克萨斯 A & M 大学科默斯分校农业科学与自然资源学院，美国德克萨斯州科默斯 75428 l 密西西比州立大学草原研究中心，美国密西西比州草原 39756
苯胺蓝染色（ABS）和精子染色质弥散（SCD）水平可以预测宫腔内授精的结果吗？
简介：本研究旨在对在开始宫腔内人工授精 (IUI) 方法之前通过宫腔内人工授精的患者进行常规精液分析、精子 DNA 碎片化和染色质成熟度水平的精子功能测试并评估妊娠情况。材料和方法：在这项前瞻性研究中，对 2020 年 11 月至 2021 年 2 月期间入住伊拉克巴格达 Al-Farah IVF 和辅助生殖中心的 111 对接受宫腔内人工授精 (IUI) 的不明原因不孕症夫妇进行了评估。精液分析根据 (WHO 第四版) 指导规则进行。此外，用苯胺蓝染色 (ABS) 进行精子染色质分散 (晕圈试验) 和精子成熟。结果：比较了精子染色质分散 (SCD) 组的妊娠结果；正常SCD组的阳性妊娠率较高（p=0.0005）。此外，对苯胺蓝染色（ABS）组的妊娠结果进行了比较；正常ABS组的阳性妊娠率较高（p=0.017）。结论：我们的研究表明，在宫腔内授精病例中使用DNA碎片（SCD）和精子成熟测试（ABS）以及常规精液分析将对预测宫腔内授精（IUI）的结果增加做出重要贡献。因此，这些结果表明DNA碎片对宫腔内授精结果的影响存在缺陷。
牛的人工授精
一般信息：一头公牛通常在任何一个周期内与 60% 的母牛交配并受孕。因此，如果一头公牛与一群母牛交配三个 (3) 个周期（63 天），它应该至少能让 93% 的母牛怀孕。我们使用 AI 的原因：· 保持已死亡公牛的基因可用性。· 保持已受伤且无法再与母牛进行自然交配的公牛的基因可用性。· 为防止公牛损失及其随后的基因损失提供保险。· 允许使用一头公牛来管理大量母牛。· 提供岛上没有的牛品种。· 避免饲养公牛的成本和风险（母牛受伤、饲养员、饲料成本等）。· 提供可能不可用或购买成本过高的基因优良公牛。 · 允许因任何原因而无法与公牛交配的母牛繁殖。· 降低性病和外来疾病的传播风险。· 降低遗传性基因缺陷的传播风险。· 通过扩大岛上动物的基因库来防止近亲繁殖。· 减少与从海外引进公牛相关的成本、繁文缛节和运输问题（例如检疫、检测等）。
牲畜人工授精 (AI)
5. 减少疾病传播：a. 自然交配会导致男性和女性之间传播性病。一些病原体可以通过人工授精在精液中传播，但收集过程可以筛查病原体并检查质量，这有助于避免与男性不育相关的问题。
用于人工授精的性别控制精液
发情检测：受精后，性别决定的精子细胞通常在雌性生殖道中保持较短的生育期。因此，使用性别决定的精液进行人工授精应在接近排卵时间时进行。牛站立发情的时间长短变化很大；然而，排卵发生在站立发情行为开始后约 30 小时。因此，为了使用性别决定的精液实现最佳怀孕率，表达站立发情的雌性应在其站立发情行为开始后约 18 至 24 小时接受人工授精。请注意，这比使用常规精液进行人工授精的推荐时间晚。为了准确起见，强烈建议使用发情检测辅助工具并每天至少监测三次发情活动（例如黎明、中午和黄昏）。
人工授精专家意见比较分析
能够以适当的逻辑理解来思考和分析问题并解决问题的能力可以称为智能。然而，智能既包括人类智能，也包括人工智能。人类智能是指人类的智力，以认知参数为标志，而人工智能是机器所展示的智能。人工智能 (AI) 是指计算机科学领域，它涉及在机器中模拟人类智能并使其能够自动执行任务。人工智能的主要目标是通过各种工具、技术和算法在计算机中部署知识，让计算机表现出类似人类的思维能力。人工智能领域的发展无疑以革命性的理论和技术为人类世界带来了巨大的进步 [1][2][3]。例如，基于人工智能的四大领跑者：Google Assistant、Alexa、Siri 和 Cortana 通过为人类提供高效的语音帮助，对人类的日常生活产生了最大的影响。然而，人工智能的应用范围还不止于此，还包括自动驾驶汽车、电子商务中个性化购物体验的设施、借助可靠的 GPS 行驶数英里、使用机器或机器人诊断疾病、在人工智能的帮助下收割农作物