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Enregistrement W3016276978 · doi:10.3389/fpls.2020.00451

Double-Stranded RNA Technology to Control Insect Pests: Current Status and Challenges

2020· review· en· W3016276978 sur OpenAlexaff
Olivier Christiaens, Steve Whyard, Ana M. Vélez, Guy Smagghe

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésInsectBiologyCurrent (fluid)BiotechnologyAgronomyBotanyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploiting the RNA interference (RNAi) gene mechanism to silence essential genes in pest insects, leading to toxic effects, has surfaced as a promising new control strategy in the past decade. While the first commercial RNAi-based products are currently coming to market, the application against a wide range of insect species is still hindered by a number of challenges. In this review, we discuss the current status of these RNAi-based products and the different delivery strategies by which insects can be targeted by the RNAi-triggering double-stranded RNA (dsRNA) molecules. Furthermore, this review also addresses a number of physiological and cellular barriers, which can lead to decreased RNAi efficacy in insects. Finally, novel non-transgenic delivery technologies, such as polymer or liposomic nanoparticles, peptide-based delivery vehicles and viral-like particles, are also discussed, as these could overcome these barriers and lead to effective RNAi-based pest control.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations320
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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