The Need for Ethical and Experimental Regulation in Genome Editing
Notice bibliographique
Résumé
EditingDr. Robert Edwards (Fig. 1A), the 2010 Nobel Prize in Physiology and Medicine recipient for the development of in vitro fertilization (IVF) research became infamous as the media labeled his work with the term "test tube babies".IVF stirred panic and heated ethical debate, even prompting withdrawal of funds for Edwards' research [1].Nevertheless, today IVF continues to help make parenthood a reality for many people worldwide [2] and its research led to multiple discoveries on the morphology and physiology of developmental diseases [2].We are probably facing a similar predicament today as the term "test tube babies" transitioned to "designer babies" with developments in gene editing [3].Gene editing refers to the manipulation of genes externally and incorporation of those genes into the genome of human somatic cells using viral-vector based delivery to correct rare genetic diseases.Gene editing is responsible for many breakthroughs including a blindness cure for those su↵ering from inherited retinal dystrophy [4].However, most recently, the work of Dr. Jiankui He (Fig. 1B) has sparked further debate on the ethics of gene editing for the first human embryo experimentation involving CRISPR-Cas9 gene editing [5].
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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 | 0,238 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,042 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,056 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».