Catégoriser précocement un embryon bovin pour augmenter le succès de la FIV

Contexte et enjeux

Actuellement, chez les bovins, le taux de réussite de la FIV et du transfert embryonnaire ne dépasse pas les  30 % de naissances viables. La sélection des embryons (issus d’ovocytes collectés in vivo ou post mortem, puis fécondés) est basée sur une classification à J7 après fécondation. L’une des clés pour augmenter les performances de la FIV est de pouvoir optimiser cette sélection le plus précocement possible.

Objectifs

Le consortium BovMovie2Pred a pour objectif de proposer des solutions pour aider à la sélection d’embryons bovins afin d’augmenter significativement le pourcentage de naissances viables issues d’embryons fécondés in vitro. Afin de lever ces contraintes, le consortium BovMovie2Pred propose d’organiser un ou plusieurs challenges de type Hackaton dans le cadre de la plate-forme RAMP (Rapid Analytics and Model Prototyping) de l’Institut Convergences de DATA-IA. L’expertise du consortium couplée aux travaux d’annotations existants, permettra à l’issue du projet de mettre à disposition des chercheurs en biologie du développement une méthodologie de classification nécessitant le moins possible d’annotations de vidéos.

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Acteurs du projets

Unités INRAE impliquées

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