Identifying the repellent genes in Cannabis (C. sativa) through CRISPR screening. The hidden use of Marijuana
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
Chemical pesticides have caused numerous deaths of people, animals, and plants. As a result, alternative pesticides which are health beneficial and ecological are needed. Cannabis sativa, known for its psychoactive effects, can be the solution to this problem. It has excellent repellent characteristics as seen through its use as a companion plant, as well as in-vitro studies. However it has its drawbacks due its controversial nature and lack of research. To solve this problem, our paper aims to locate the non-vital genes in C.sativa that cause its repellent effects (R-genes) through CRISPR screening. To optimally identify the R-genes, the random knocked out genes of C.sativa were compared to the percentage of alive root-knot nematodes (M.incognita) in the plant’s soil. In our experiment, four plants were established per sample: Plant A which is a normal Cannabis sativa, Plant B which is a normal Cannabis sativa being infected by M.incognita, Plant C which is a genetically modified Cannabis sativa, and Plant D which is the same as Plant C except it is being infected by M.incognita. Then the percentage of alive nematodes will be compared in Plant B and D to identify the R genes. The discovery of R-genes is important as it can be used to discover a new class of repellent molecules. They can also be inserted into crops or household plants, giving them Cannabis sativa’s repellent effects, and benefiting agricultural and health fields.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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