Summary

मछली शुक्राणु मूल्यांकन सॉफ्टवेयर और शीतलक उपकरणों का उपयोग

Published: July 28, 2018
doi:

Summary

वर्तमान प्रोटोकॉल कंप्यूटर की सहायता से शुक्राणु विश्लेषण और शीतलक उपकरणों का उपयोग कर मछली शुक्राणु मूल्यांकन की एक प्रक्रिया का वर्णन करता है । सॉफ्टवेयर प्रजनन सफलता में सुधार करने के लिए जलीय कृषि में एक उपयोगी उपकरण हो सकता है, जो शुक्राणु गतिशीलता पर आधारित मछली शुक्राणु गुणवत्ता का एक तेजी से, सटीक और मात्रात्मक विश्लेषण देता है ।

Abstract

gamete गुणवत्ता मूल्यांकन के लिए, वहां अभिनव, तेजी से कर रहे हैं, और मात्रात्मक तकनीक है कि जलीय कृषि के लिए उपयोगी डेटा प्रदान कर सकते हैं । शुक्राणु विश्लेषण के लिए कम्प्यूटरीकृत प्रणालियों कई मापदंडों को मापने के लिए विकसित किए गए थे और सबसे अधिक मापा में से एक शुक्राणु गतिशीलता है.

शुरू में, यह कंप्यूटर प्रौद्योगिकी स्तनधारी प्रजातियों के लिए डिजाइन किया गया था, हालांकि यह भी मछली शुक्राणु विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है । मछली विशिष्ट विशेषताएं है कि इस तरह के सक्रियकरण के बाद एक छोटी गतिशीलता समय के रूप में शुक्राणु आकलन को प्रभावित कर सकते है और, कुछ मामलों में, कम तापमान के लिए अनुकूलन । इस प्रकार, यह गतिशीलता विश्लेषण मछली शुक्राणु विश्लेषण के लिए और अधिक कुशल बनाने के लिए दोनों सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर घटकों को संशोधित करने के लिए आवश्यक है । स्तनधारी शुक्राणु के लिए, हीटिंग प्लेट शुक्राणु के इष्टतम तापमान बनाए रखने के लिए प्रयोग किया जाता है । हालांकि, कुछ मछली प्रजातियों के लिए, यह एक कम तापमान का उपयोग करने के लिए गतिशीलता की अवधि को लंबा लाभप्रद है, के बाद से शुक्राणु कम 2 मिनट के लिए सक्रिय रहते हैं । इसलिए, शीतलक उपकरणों ऑप्टिकल माइक्रोस्कोप पर सहित विश्लेषण के समय पर लगातार तापमान पर नमूनों प्रशीतित करने के लिए आवश्यक हैं । इस प्रोटोकॉल के विश्लेषण का वर्णन मछली शुक्राणु गतिशीलता के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग शुक्राणु विश्लेषण और नई शीतलक उपकरणों के लिए परिणामों का अनुकूलन ।

Introduction

प्रजनन की प्रभावकारिता दोनों gametes (अंडे और शुक्राणु) की गुणवत्ता पर निर्भर करता है1,2. यह प्रमुख कारक है कि सफल निषेचन के लिए योगदान देता है, व्यवहार्य वंश3,4के विकास की अनुमति । gamete गुणवत्ता का सुविधाजनक मूल्यांकन एक नमूना की उर्वरता क्षमता को परिभाषित करने के लिए सबसे अच्छा उपकरण है ।

एकाधिक पुरुषों से शुक्राणु मिश्रण कई जलीय वाणिज्यिक प्रजातियों के उत्पादन में एक आम अभ्यास है4. हालांकि, पुरुषों के बीच शुक्राणु परिवर्तनशीलता शुक्राणु प्रतिस्पर्धा करने के लिए नेतृत्व कर सकते हैं और, नतीजतन, नहीं सभी पुरुषों को समान रूप से जीन पूल5करने के लिए योगदान दे रहे हैं. इस अर्थ में, व्यक्तिगत बोल पड़ना/शुक्राणु सुविधाओं, जैसे गतिशीलता के सही मूल्यांकन, भेदभावपूर्ण व्यक्ति पुरुष प्रजनन क्षमता के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए मौलिक है । शुक्राणु गतिशीलता का प्रत्यक्ष अवलोकन गलत और व्यक्तिपरक डेटा का उत्पादन कर सकते हैं क्योंकि यह समय और अनुभव की आवश्यकता होती है, जो परिणाम6,7की निरंतरता और असंगति की कमी की ओर जाता है । हालांकि, वहां रहे है कई अभिनव, तेजी से और मात्रात्मक तकनीक है कि एक विश्वसनीय शुक्राणु गुणवत्ता विश्लेषण प्रदान कर सकते है2,4

कंप्यूटर की सहायता शुक्राणु विश्लेषण शुक्राणु8गुणवत्ता के बारे में सटीक डेटा की पेशकश करने के लिए विकसित किया गया था । इस प्रौद्योगिकी के एक चरण कंट्रास्ट माइक्रोस्कोप है कि शुक्राणु गतिशीलता के आकलन की अनुमति देता है के साथ जुड़े सॉफ्टवेयर के विकास में शामिल हैं । हालांकि, गतिशीलता पैरामीटर की एक सीमित कारक वीडियो कैमरे के फ्रेम दर है । व्यक्तिगत शुक्राणु पथ वीडियो रिकॉर्डिंग, जो flagellar आंदोलन पैटर्न3,9,10के साथ संबंधित है की लगातार फ्रेम में शुक्राणु सिर केन्द्रक स्थिति पर आधारित हैं, 11. मुख्य काइनेटिक पैरामीटर मापा जाता है सीधे लाइन वेग (VSL), वक्रीय वेग (VCL) और औसत पथ वेग (VAP). VSL समय से विभाजित शुक्राणु द्वारा उठाए गए प्रारंभ और अंत बिंदु के बीच की दूरी है. VCL सटीक शुक्राणु द्वारा लिया पथ के साथ वास्तविक वेग है । VAP गति के एक व्युत्पंन चिकनी पथ के साथ वेग है । ये पैरामीटर अतिरिक्त काइनेटिक जानकारी, रैखिकता (लिन), सीधे (STR), लड़खड़ा (WOB) और पार्श्व सिर आंदोलन (एएलएच) और हरा-पार आवृत्ति (BCF)4,10के आयाम की तरह माप की पिटाई सहित अनुमति देते हैं ।

शुक्राणु विश्लेषण प्रणाली मूलतः स्तनधारी प्रजातियों के लिए इस्तेमाल किया गया था, और एक प्रणाली के लिए आवश्यकताओं की दाता के शरीर के तापमान पर काम करने के लिए है (के बारे में ३७ डिग्री सेल्सियस) । यह सॉफ्टवेयर भी मछली प्रजातियों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है; हालांकि, यह शुक्राणु विश्लेषण परिणामों की त्रुटि को कम करने के लिए कुछ रूपांतरों बनाने के लिए आवश्यक है । कुछ मछली प्रजातियों में, जैसे salmonids और मछली8,12, निषेचन कम तापमान पर होता है (4 डिग्री सेल्सियस के आसपास) 2,4। इस प्रकार, शीतलक उपकरणों असहज काम कर रहे परिस्थितियों से बचने के लिए विकसित किया जाना चाहिए । इसके अलावा, मछली शुक्राणु लाभदायक द्रव में immotile रहे है और एक आसमाटिक सदमे की आवश्यकता को सक्रिय गतिशीलता । मीठे पानी की प्रजातियों के लिए, उत्प्रेरक माध्यम hypotonic परासरणीयता होना चाहिए, जबकि समुद्री प्रजातियों के लिए माध्यम hypertonic होना चाहिए । हालांकि, कुछ प्रजातियों के लिए, के रूप में salmonids, आयन एकाग्रता भी महत्वपूर्ण हो सकता है3,4,9. सक्रियण के बाद, मछली शुक्राणु गतिशीलता की एक तेजी से कमी (कम से 2 मिनट)13,14 और उच्च वेग, के लिए इष्टतम फ्रेम दर निर्धारित करने के लिए विश्वसनीय डेटा15प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण किया जा रहा है की विशेषता है ।

इस अध्ययन के उद्देश्यों के लिए डिजाइन और मछली शुक्राणु नमूनों के लिए प्रशीतन प्रणाली लागू कर रहे हैं । इसके अलावा, इस प्रोटोकॉल परिभाषित करता है कि प्रजातियों के आधार पर मानक प्रोटोकॉल की स्थापना के लिए इष्टतम फ्रेम दर निर्धारित करने के लिए । इस प्रोटोकॉल का उपयोग मछली लाभदायक मूल्यांकन के संदर्भ में नए दरवाजे खोलता है, एक मॉडल के रूप में यूरोपीय मछली का उपयोग कर ।

Protocol

पशु विषयों को शामिल करने वाली प्रक्रियाओं Universitat Politècnica de València में कृषि उत्पादन और पशुधन की सामान्य दिशा द्वारा (2015/VSC/मटर/00064) अनुमोदित किया गया है । 1. कैद में परिपक्व यूरोपीय ईल से शुक्राणु ले लीजिए <p…

Representative Results

शुक्राणु गतिशीलता पर समय प्रभाव का विश्लेषण यूरोपीय मछली के मामले में, स्थैतिक शुक्राणु का प्रतिशत सक्रियण के बाद 15 एस से १२० एस करने के लिए वृद्धि हुई है (२४.४% …

Discussion

इस प्रोटोकॉल में इस्तेमाल शुक्राणु विश्लेषण सॉफ्टवेयर मछली सहित विभिंन प्रजातियों के लिए दुनिया भर में शोधकर्ताओं द्वारा इस्तेमाल किया गया है । हालांकि, मछली कुछ विशिष्ट विशेषताएं है कि शुक्राणु म?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

इस परियोजना को लागत संघ (खाद्य और कृषि लागत लड़ाई FA1205: AQUAGAMETE, और यूरोपीय संघ के क्षितिज २०२० अनुसंधान और मैरी Sklodowska के तहत नवाचार कार्यक्रम-क्यूरी परियोजना प्रभावित (GA No ६४२८९३) से धन प्राप्त हुआ है । हम इस परियोजना की वीडियो रिकॉर्डिंग में अपनी सक्रिय भागीदारी के लिए, विशेष रूप से छात्र अल्बर्टो Vendrell Bernabéu के लिए, PROiSER की वैज्ञानिक टीम का शुक्रिया अदा करना चाहूंगा ।

Materials

Human Chorionic Gonadotropin Argent Chemical Laboratories hCG Hormone
Benzocaine Merck E1501 Sigma Anesthesia
sodium bicarbonate Merck S5761 Sigma  P1 medium
sodium chloride Merck 1.06406 EMD Millipore P1 medium
magnesium chloride Merck 1374248 USP P1 medium
potassium chloride Merck P3911-500G P1 medium
calcium chloride Merck C7902-500G P1 medium
commercial salt Aqua Medic  Meersalz Activator solution 
BSA Merck 05470 Sigma Activator solution 
Falcon tubes 15 ml Merck T1943-1000EA
Falcon tubes support Merck R5651-5EA
Eppendorfs Merck T9661-1000EA
Micropipet 20 µl Gilson PIPETMAN® Classic
Micropipet 10 µl Merck Z683787-1EA
Tips for micropipets 20 µl Merck Z740030-1000EA
Tips for micropipets 10 µl Merck Z740028-2000EA
Spermtrack PROiSER Counting chamber
TruMorph PROiSER TruMorph
Microscope UB 200i Serie PROiSER Microscope
Cooler plate PROiSER Prototype
Cooler block PROiSER Prototype
ISAS v1 PROiSER ISAS Software

References

  1. Kime, D. E., et al. Use of computer-assisted sperm analysis (CASA) for monitoring the effects of pollution on sperm quality of fish; application to the effects of heavy metals. Aquatic Toxicology. 36, 223-237 (1996).
  2. Kime, D. E., et al. Computer-assisted sperm analysis (CASA) as a tool for monitoring sperm quality in fish. Comparative Biochemistry and Physiology – Part C: Toxicology & Pharmacology. 130, 425-433 (2001).
  3. Bobe, J., Labbé, C. Egg and sperm quality in fish. General and Comparative Endocrinology. 165, 535-548 (2010).
  4. Rurangwa, E., Kime, D. E., Ollevier, F., Nash, J. P. The measurement of sperm motility and factors affecting sperm quality in cultured fish. Aquaculture. 234, 1-28 (2004).
  5. Bekkevold, D., Hansen, M. M., Loeschcke, V. Male reproductive competition in spawning aggregations of cod (Gadus morhua, L.). Molecular Ecology. 11, 91-102 (2002).
  6. Chong, A. P., Walters, C. A., Weinrieb, S. A. The neglected laboratory test: the semen analysis. Journal of Andrology. 4, 280-282 (1983).
  7. Overstreet, J. W., Katz, D. F., Hanson, F. W., Fonesca, J. R. Laboratory tests for human male reproductive risk assessment. Teratogenesis, Carcinogenesis, and Mutagenesis. 4, 67-82 (1984).
  8. Gallego, V., et al. Standardization of European eel (Anguilla anguilla) sperm motility evaluation by CASA software. Theriogenology. 79, 1034-1040 (2013).
  9. Fauvel, C., Suquet, M., Cosson, J. Evaluation of fish sperm quality. Journal of Applied Ichthyology. 26, 636-643 (2010).
  10. Mortimer, S. T., Schoëvaërt, D., Swan, M. A., Mortimer, D. Quantitative observations of flagellar motility of capacitating human spermatozoa. Human Reproduction. 12, 1006-1012 (1997).
  11. Bompart, D., et al. CASA-Mot technology: How results are affected by the frame rate and counting chamber. Reproduction, Fertility and Development. , (2018).
  12. Vladić, T., Järvi, T. Sperm motility and fertilization time span in Atlantic salmon and brown trout – the effect of water temperature. Journal of Fish Biology. 50, 1088-1093 (1997).
  13. Rurangwa, E., Volckaert, F. A. M., Huyskens, G., Kime, D. E., Ollevier, F. Quality control of refrigerated and cryopreserved semen using computer-assisted sperm analysis (CASA), viable staining and standardizes fertilisation in African catfish (Clarias gariepinus). Theriogenology. 55, 751-769 (2001).
  14. Cosson, J., et al. Marine fish spermatozoa: racing ephemeral swimmers. Reproduction. 136, 277-294 (2008).
  15. Castellini, C., Dal Bosco, A., Ruggeri, S., Collodel, G. What is the best frame rate for evaluation of sperm motility in different species by computer-assisted sperm analysis?. Fertility and Sterility. 96, 24-27 (2011).
  16. Soler, C., et al. A holographic solution for sperm motility analysis in boar samples. Effect of counting chamber depth. Reproduction, Fertility and Development. , (2018).
  17. Elliot, F. I., Sherman, J. K., Elliot, E. J., Sullivan, J. J. A photo method of measuring sperm motility. Journal of Animal Science. 37, 310 (1973).
  18. Katz, D. F., Dott, H. M. Methods of measuring swimming speed of spermatozoa. Journal of Reproduction and Fertility. 45, 263-272 (1975).
  19. Liu, Y. T., Warme, P. K. Computerized evaluation of sperm cell motility. Computers and Biomedical Research. 10, 127-138 (1977).
  20. Jecht, E. W., Russo, J. J. A system for the quantitative analysis of human sperm motility. Andrologia. 5, 215-221 (1973).
  21. Holt, W. V., Palomo, M. J. Optimization of a continuous real-time computerized semen analysis system for ram sperm motility assessment, and evaluation of four methods of semen preparation. Reproduction, Fertility and Development. 8, 219-230 (1996).
  22. Stephens, D. T., Hickman, R., Hoskins, D. D. Description, validation, and performance characteristics of a new computer-automated sperm motility analysis system. Biology of Reproduction. 38, 577-586 (1988).
  23. Mortimer, D., Goel, N., Shu, M. A. Evaluation of the CellSoft automated semen analysis system in a routine laboratory setting. Fertility and Sterility. 50, 960-968 (1988).
  24. Mortimer, S. T., Swan, M. A. Kinematics of capacitating human spermatozoa analysed at 60 Hz. Human Reproduction. 10, 873-879 (1995).
  25. Holt, W. V., O’Brien, J., Abaigar, T. Applications and interpretation of computer-assisted sperm analyses and sperm sorting methods in assisted breeding and comparative research. Reproduction, Fertility and Development. 19, 709-718 (2007).
  26. Gill, H. Y., Van Arsdalen, K., Hypolote, J., Levin, R., Ruzich, J. Comparative study of two computerized semen motility analyzers. Andrologia. 20, 433-440 (1988).
  27. Jasko, D. J., Lein, D. H., Foote, R. H. A comparison of two computer-assisted semen analysis instruments for the evaluation of sperm motion characteristics in the stallion. Journal of Andrology. 11, 453-459 (1990).
  28. Vantman, D., Koukoulis, G., Dennison, L., Zinaman, M., Sherins, R. Computer-assisted semen analysis: Evaluation of method and assessment of the influence of sperm concentration on linear velocity determination. Fertility and Sterility. 49, 510-515 (1988).
  29. Kime, D. E., et al. Computer-assisted sperm analysis (CASA) as a tool for monitoring sperm quality in fish. Comparative Biochemistry and Physiology – Part C: Toxicology & Pharmacology. 130, 425-433 (2001).
  30. Scherr, T., et al. Microfluidics and numerical simulation as methods for standardization of zebrafish sperm cell activation. Biomedical Microdevices. 17, 65-75 (2015).
  31. Mortimer, S. T., Swan, M. A. Effect of image sampling frequency on established and smoothing-independent kinematic values of capacitating human spermatozoa. Human Reproduction. 14, 997-1004 (1999).
  32. Hoogewijs, M. K., et al. Influence of counting chamber type on CASA outcomes of equine semen analysis. Equine Veterinary Journal. 44, 542-549 (2012).
  33. Soler, C., et al. Effect of counting chamber on seminal parameters, analyzing with the ISASv1®. Revista Internacional de Andrología. 10, 132-138 (2012).
  34. Didion, B. A. Computer-assisted semen analysis and its utility for profiling boar semen samples. Theriogenology. 70, 1374-1376 (2008).
  35. David, G., Serres, C., Jouannet, P. Kinematics of human spermatozoa. Gamete Research. 4, 83-95 (1981).
  36. Björndahl, L. What is normal semen quality? On the use and abuse of reference limits for the interpretation of semen results. Human Fertility (Cambridge). 14, 179-186 (2011).
  37. Verstegen, J., Iguer-ouada, M., Onclin, K. Computer-assisted semen analyzers in andrology research and veterinary practice. Theriogenology. 57, 149-179 (2002).
  38. Alavia, S. M. H., Cosson, J. Sperm motility in fishes. I. Effects of temperature and pH: a review. Cell Biology International. 29, 101-110 (2005).
  39. Islam, M. S., Akhter, T. Tale of Fish Sperm and Factors Affecting Sperm Motility: A Review. Advancements in Life Sciences. 1, 11-19 (2011).
  40. Dadras, H., et al. Analysis of common carp Cyprinus carpio sperm motility and lipid composition using different in vitro temperatures. Anim. Reprod. Sci. 180, 37-43 (2017).
  41. Soler, C., García, A., Contell, J., Segervall, J., Sancho, M. Kinematics and subpopulations’ structure definition of blue fox (Alopex lagopus) sperm motility using the ISASV1 CASA system. Reproduction in Domestic Animals. 49, 560-567 (2014).
  42. Vásquez, F., Soler, C., Camps, P., Valverde, A., GarcíaMolina, A. Spermiogram and sperm head morphometry assessed by multivariate cluster analysis results during adolescence (12-18 years) and the effect of varicocele. Asian Journal of Andrology. 18, 824-830 (2016).
  43. Soler, C., et al. Dog sperm head morphometry: its diversity and evolution. Asian Journal of Andrology. 19, 149-153 (2017).
  44. Valverde, A., et al. Morphometry and subpopulation structure of Holstein bull spermatozoa: variations in ejaculates and cryopreservation straws. Asian Journal of Andrology. 18, 851-857 (2016).
check_url/kr/56823?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Caldeira, C., Soler, C. Fish Sperm Assessment Using Software and Cooling Devices. J. Vis. Exp. (137), e56823, doi:10.3791/56823 (2018).

View Video