Current status of genetic engineering in the fields of medicine, pharmacology and agriculture in China, Japan and Korea
Notice bibliographique
Résumé
Research and development (R&D) of genetic engineering in Asian countries, particularly in China, Japan and Korea, have been achieved great success and applied in many aspects of the social economic fields. In the area of medicine, these nations focus on studying the diagnosis of cancers, infectious, and hereditary diseases using molecular techniques based on PCR, and next generation sequencing; implementing clinical trials by gene therapy and improving prevention with innovative vaccines such as subunit or DNA vaccines. In addition, preparatory studies on human cells or embryos utilizing CRISPR/Cas9 genome editing technology have been undertaken in hopes of finding new treatments for genetic and cancer diseases. In the field of agriculture, many Asian countries have carried out R&D and approved genetically modified crops and produtcs for releasing into the environment and utilizing for food, feed and processing. The modified traits mainly are insect resistance, virus resistance, herbicide tolerance, drought tolerance, salinity tolerance, and increased nutritional value. In general, the level of development and application of genetic engineering in these nations has outstripped in Asia, but still underdevelopment state compared to the United States, Canada and several European countries. Therefore, each country should have appropriate policies and investments to promote the application of advanced biotechnologies in the world in order to improve the quality of human life.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».