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Enregistrement W1539191578 · doi:10.26443/mjm.v10i2.450

Therapeutic cloning: promises and issues

2020· article· en· W1539191578 sur OpenAlexafffundvenue
Charlotte Kfoury

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésContext (archaeology)Cloning (programming)MedicineEpigeneticsReprogrammingBioinformaticsBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in biotechnology necessitate both an understanding of scientific principles and ethical implications to be clinically applicable in medicine. In this regard, therapeutic cloning offers significant potential in regenerative medicine by circumventing immunorejection, and in the cure of genetic disorders when used in conjunction with gene therapy. Therapeutic cloning in the context of cell replacement therapy holds a huge potential for de novo organogenesis and the permanent treatment of Parkinson's disease, Duchenne muscular dystrophy, and diabetes mellitus as shown by in vivo studies. Scientific roadblocks impeding advancement in therapeutic cloning are tumorigenicity, epigenetic reprogramming, mitochondrial heteroplasmy, interspecies pathogen transfer, low oocyte availability. Therapeutic cloning is also often tied to ethical considerations concerning the source, destruction and moral status of IVF embryos based on the argument of potential. Legislative and funding issues are also addressed. Future considerations would include a distinction between therapeutic and reproductive cloning in legislative formulations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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