MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3044027650 · doi:10.3389/fpls.2020.01126

CRISPR/Cas9 Gene Editing: An Unexplored Frontier for Forest Pathology

2020· review· en· W3044027650 sur OpenAlexafffund
Erika Dort, Philippe Tanguay, Richard C. Hamelin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversité LavalNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaFPInnovationsCanadian Food Inspection AgencyGenome Canada
Mots-clésCRISPRGenome editingCas9BiologyComputational biologyGenePlasmidTrans-activating crRNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CRISPR/Cas9 gene editing technology has taken the scientific community by storm since its development in 2012. First discovered in 1987, CRISPR/Cas systems act as an adaptive immune response in archaea and bacteria that defends against invading bacteriophages and plasmids. CRISPR/Cas9 gene editing technology modifies this immune response to function in eukaryotic cells as a highly specific, RNA-guided complex that can edit almost any genetic target. This technology has applications in all biological fields, including plant pathology. However, examples of its use in forest pathology are essentially nonexistent. The aim of this review is to give researchers a deeper understanding of the native CRISPR/Cas systems and how they were adapted into the CRISPR/Cas9 technology used today in plant pathology-this information is crucial for researchers aiming to use this technology in the pathosystems they study. We review the current applications of CRISPR/Cas9 in plant pathology and propose future directions for research in forest pathosystems where this technology is currently underutilized.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Plant ScienceMême sujetCRISPR and Genetic EngineeringTravaux en français237 207