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Enregistrement W2053073954 · doi:10.1021/jf049969n

Compositional Equivalency of Cry1F Corn Event TC6275 and Conventional Corn (<i>Zea mays</i> L.)

2004· article· en· W2053073954 sur OpenAlexaboutno aff
Rod A. Herman, Amy M. Phillips, Randy A. Collins, Laura Tagliani, Fred Claussen, Christopher Graham, Brenda L. Bickers, Travis A. Harris, Lee M. Prochaska

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZea maysAgronomyGenetically modified maizeBiologyGenetically modified cropsTransgene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maize (Zea mays L.) plants have been transformed to express a Cry1F insecticidal crystal protein originally isolated from Bacillus thuringiensis Berliner. This protein controls lepidopteran pests of maize, including the European corn borer, Ostrinia nubilalis (Hübner). As part of the safety assessment for crops containing transgenes, a compositional analysis of the food and feed is conducted. This analysis is designed to detect unintended changes in the nutrient and antinutrient content of the raw commodities produced by the crop due to the insertion of the genes into the genomic DNA of the plant (pleotropic effects). Samples of transgenic and nontransgenic maize forage and grain were collected from six field sites located in the U.S. and Canada. Forage samples were analyzed for proximates and minerals, and grain was further analyzed for fatty acids, amino acids, vitamins, secondary metabolites, and antinutrients. Results demonstrated that maize expressing the Cry1F protein was equivalent to nontransgenic maize with respect to these important components. Comparison of the variability within the nontransgenic and transgenic hybrid, as compared to composition values reported in the literature, suggest that factors other than transgenes may contribute more substantially to the composition of crops.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations43
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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