Preimplantation genetic diagnosis for monogenic diseases: overview and emerging issues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Preimplantation genetic diagnosis (PGD) is an established reproductive option for couples at risk of conceiving a pregnancy affected with a known genetic disease, who wish to avoid an (additional) affected child, termination of pregnancy or recurrent miscarriages. Early technologies concentrated on different approaches to direct mutation testing for monogenic diseases using single cell PCR protocols, or sex selection by fluorescent in situ hybridization for X-linked monogenic disease. Development of multiplex fluorescent PCR allowed simultaneously testing of linked markers alongside the mutation test, increasing the accuracy by controlling for contamination and identifying allele drop-out. The advent of highly effective whole genome amplification methods has opened the way for new technologies such as preimplantation genetic haplotyping and microarrays, thus increasing the number of genetic defects that can be detected in preimplantation embryos; the number of cases carried out and the new indications tested increases each year. Different countries have taken very different approaches to legislating and regulating PGD, giving rise to the phenomenon of reproductive tourism. PGD is now being performed for scenarios previously not undertaken using prenatal diagnosis, some of which raise significant ethical concerns. While PGD has benefited many couples aiming to have healthy children, ethical concerns remain over inappropriate use of this technology.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle