Can we stop transgenes from taking a walk on the wild side?
Notice bibliographique
Résumé
Whether the potential costs associated with broad-scale use of genetically modified organisms (GMOs) outweigh possible benefits is highly contentious, including within the scientific community. Even among those generally in favour of commercialization of GM crops, there is nonetheless broad recognition that transgene escape into the wild should be minimized. But is it possible to achieve containment of engineered genetic elements in the context of large scale agricultural production? In a previous study, Warwick et al. (2003) documented transgene escape via gene flow from herbicide resistant (HR) canola (Brassica napus) into neighbouring weedy B. rapa populations (Fig. 1) in two agricultural fields in Quebec, Canada. In a follow-up study in this issue of Molecular Ecology, Warwick et al. (2008) show that the transgene has persisted and spread within the weedy population in the absence of selection for herbicide resistance. Certainly a trait like herbicide resistance is expected to spread when selected through the use of the herbicide, despite potentially negative epistatic effects on fitness. However, Warwick et al.'s findings suggest that direct selection favouring the transgene is not required for its persistence. So is there any hope of preventing transgene escape into the wild?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».