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Enregistrement W2880032881 · doi:10.2903/j.efsa.2018.5345

Technical Note on the quality of DNA sequencing for the molecular characterisation of genetically modified plants

2018· article· en· W2880032881 sur OpenAlexaff
Josep Casacuberta, Fabien Nogué, Hanspeter Naegeli, Andrew Nicholas Birch, Adinda de Schrijver, Mikołaj Antoni Gralak, Philippe Guerche, Barbara Manachini, Antoine Messéan, Elsa Nielsen, Christophe Robaglia, Nils Rostoks, Jeremy Sweet, Christoph Tebbe, Francesco Visioli, Jean‐Michel Wal, Simon Moxon, Korbinian Schneeberger, Silvia Federici, Matthew Ramon, Nikoletta Papadopoulou, Huw Jones

Notice bibliographique

RevueEFSA Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilEuropean CommissionEuropean Food Safety Authority
Mots-clésInsert (composites)Context (archaeology)DNA sequencingEuropean commissionBiotechnologyGenetically modified organismReference genomeComputational biologyBiologyGeneticsDNAEngineeringEuropean unionBusinessGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of the risk assessment (RA) requirements for genetically modified (GM) plants, according to Regulation (EU) No 503/2013 and the EFSA guidance on the RA of food and feed from GM plants (EFSA GMO Panel, 2011), applicants need to perform a molecular characterisation of the DNA sequences inserted in the GM plant genome. The European Commission has mandated EFSA to develop a technical note to the applicants on, and checking of, the quality of the methodology, analysis and reporting covering complete sequencing of the insert and flanking regions, insertion site analysis of the GM event, and generational stability and integrity. This Technical Note puts together requirements and recommendations for when DNA sequencing is part of the molecular characterisation of GM plants, in particular for the characterisation of the inserted genetic material at each insertion site and flanking regions, the determination of the copy number of all detectable inserts, and the analysis of the genetic stability of the inserts, when addressed by Sanger sequencing or NGS. This document reflects the current knowledge in scientific-technical methods for generating and verifying, in a standardised manner, DNA sequencing data in the context of RA of GM plants. From 1 October 2018, this Technical Note will replace the JRC guideline of 2016 (updated April 2017) related to the verification and quality assessment of the sequencing of the insert(s) and flanking regions. It does not take into consideration the verification and validation of the detection method which remains under the remit of the JRC.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,048

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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