Factors enhancing fish sperm quality and emerging tools for sperm analysis Flashcards

Cabrita_2014 DOI: (40 cards)

1
Q

¿Qué factores fisiológicos influyen en la calidad del esperma en peces?

A

Edad reproductiva, madurez testicular, regulación hormonal (eje HPG), integridad mitocondrial, estado redox, estructura del flagelo.

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2
Q

¿Cómo la estructura del espermatozoide lo hace vulnerable a ROS?

A

Posee alto contenido de ácidos grasos poliinsaturados (PUFAs) y bajo contenido citoplasmático → poca capacidad antioxidante endógena.

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3
Q

¿Qué regula el eje HPG en la reproducción?

A

GnRH activa FSH y LH, que estimulan células de Sertoli y Leydig → regulación de esteroidogénesis y espermatogénesis.

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4
Q

¿Por qué es clave estudiar funcionalidad espermática más allá de la motilidad?

A

Porque motilidad no siempre predice fertilidad; biomarcadores celulares permiten análisis más preciso del potencial fecundante.

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5
Q

¿Qué papel juega la criopreservación en la calidad espermática?

A

Puede inducir daño estructural (ROS, apoptosis, fragmentación de ADN), reduciendo viabilidad y capacidad fertilizante.

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6
Q

¿Qué deficiencias existen en métodos tradicionales de análisis espermático?

A

Son subjetivos, poco sensibles y no discriminan entre células funcionales y no viables.

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7
Q

¿Qué tecnologías emergentes se proponen en el artículo?

A

CASA, citometría de flujo, transcriptómica, proteómica funcional, identificación de biomarcadores.

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8
Q

¿Qué relación tiene la calidad espermática con el éxito de la progenie?

A

Directa: esperma de alta calidad mejora tasas de fertilización, desarrollo embrionario y supervivencia larval.

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9
Q

¿Qué tipo de enfoque propone el artículo?

A

Un enfoque integrador de fisiología, biología molecular y tecnología para evaluar y predecir calidad espermática.

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10
Q

¿Por qué este artículo es relevante para biomarcadores como c-miARNs?

A

Porque plantea que la calidad espermática depende de rutas moleculares regulables por miARNs, como UPR, apoptosis y estrés oxidativo.

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11
Q

¿Qué parámetros mide el sistema CASA?

A

VCL, VSL, VAP, ALH, BCF, LIN: velocidad y linealidad del movimiento flagelar.

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12
Q

¿Qué marcadores funcionales evalúa la citometría de flujo?

A

Viabilidad (PI/SYBR), ΔΨm (JC-1), ROS (DCFH-DA), ADN (TUNEL), apoptosis (Annexin-V).

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13
Q

¿Qué indica una baja señal de JC-1 en esperma?

A

Pérdida del potencial mitocondrial → indica disfunción energética y celular.

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14
Q

¿Qué relevancia tiene el ROS en fertilidad?

A

Niveles elevados inducen peroxidación, daño mitocondrial, fragmentación de ADN → disminuye fertilidad.

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15
Q

¿Qué proteína antioxidante clave se menciona?

A

GPX4: protege lípidos de membranas del ataque oxidativo y mejora viabilidad post-thaw.

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16
Q

¿Qué utilidad tiene la transcriptómica espermática?

A

Detecta expresión residual de genes relacionados con funcionalidad, madurez y calidad celular.

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17
Q

¿Qué genes se destacan en la espermatogénesis?

A

DMRT1, LHCGR, BDNF, HSP70.

18
Q

¿Qué proteínas flagelares son importantes?

A

Dineínas, AKAPs, tubulina → control del movimiento axonémico.

19
Q

¿Cómo la proteómica contribuye al diagnóstico espermático?

A

Permite detectar perfiles específicos de proteínas asociadas a fertilidad y tolerancia a criopreservación.

20
Q

¿Qué marcador molecular refleja daño genómico en esperma?

A

TUNEL positivo o aumento de 8-OHdG indican fragmentación del ADN.

21
Q

¿Qué propone el artículo para la selección de reproductores?

A

Integrar evaluación funcional (citometría) + molecular (genes/miARNs) para predecir calidad.

22
Q

¿Cómo puede la calidad espermática influir en la progenie?

A

Afecta tasas de fecundación, desarrollo embrionario, viabilidad larval y éxito productivo.

23
Q

¿Qué biomarcadores funcionales se podrían validar en tu tesis?

A

GPX4, ΔΨm, TUNEL, fragmentación de ADN, ROS, expresión de BDNF y HSP70.

24
Q

¿Qué rol podrían jugar los c-miARNs en este modelo?

A

Regular expresión de genes funcionales; ser detectados en plasma seminal como herramientas no invasivas.

25
¿Qué c-miARNs candidatos podrías explorar?
miR-21 (antiapoptótico), miR-125b (redox), miR-34a (apoptosis), miR-210 (hipoxia).
26
¿Cómo se puede aplicar citometría en fertilización in vitro?
Para seleccionar lotes espermáticos con alta funcionalidad y predecir tasas de éxito.
27
¿Qué limitantes tiene el uso industrial de estas técnicas?
Costo, requerimiento técnico especializado, estandarización de protocolos.
28
¿Cómo podría tu tesis superar esas limitaciones?
Validando un panel mínimo de biomarcadores robustos y rentables aplicables en terreno.
29
¿Qué valor tiene identificar esperma tolerante a criopreservación?
Optimiza bancos de germoplasma, mejora rendimiento reproductivo y reduce pérdidas.
30
¿Qué conexión tiene este paper con tu hipótesis doctoral?
Refuerza que la calidad espermática es multivariable y regulada molecularmente, justificando el uso de c-miARNs como herramientas diagnósticas.
31
¿Qué enzimas específicas neutralizan el peróxido de hidrógeno en espermatozoides?
Catalasa (CAT) y GPX4.
32
¿Qué técnica permite analizar expresión génica residual en espermatozoides?
RT-qPCR o RNA-seq aplicado a ARN remanente.
33
¿Cómo podrías correlacionar ΔΨm con tasas de fecundación en tu tesis?
Evaluando espermatozoides con alta ΔΨm mediante JC-1 y relacionando con éxito embrionario.
34
¿Qué tipo de daño produce el radical hidroxilo (·OH) en esperma?
Fragmentación del ADN y peroxidación lipídica.
35
¿Qué expresión génica espermática puede indicar maduración incompleta?
Baja expresión de BDNF o alta de HSP70 (respuesta a estrés).
36
¿Qué técnicas podrías combinar en tu tesis para validar c-miARNs funcionales?
RT-qPCR + citometría de flujo + fertilización experimental.
37
¿Qué proteínas espermáticas están asociadas a la arquitectura del flagelo?
AKAPs (proteínas de anclaje de PKA) y dineínas.
38
¿Qué tipo de perfil proteico distinguiría esperma fértil vs infértil?
Mayor expresión de proteínas antioxidantes, flagelares y menor señal de apoptosis.
39
¿Qué marcador podría integrarse para validar simultáneamente ROS y ADN dañado?
8-OHdG como marcador doble de estrés oxidativo genómico.
40
¿Cómo puede tu tesis aplicar inteligencia artificial en biomarcadores espermáticos?
Clasificando perfiles de c-miARNs y funcionalidad para predecir fertilidad mediante modelos de machine learning.