Broadening the GMO risk assessment in the EU for genome editing technologies in agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genome editing techniques, especially the CRISPR/Cas technology, increase the possibilities and the speed of altering genetic material in organisms. So-called genome editing is increasingly being used to achieve agriculturally relevant novel traits and/or genetic combinations in both plants and animals, although predominantly as proof of concept studies, with commercial growing or rearing so far limited to the U.S. and Canada. However, there are numerous reports of unintended effects such as off-target effects, unintended on-target effects and other unintended consequences arising from genome editing, summarised under the term genomic irregularities. Despite this, the searching for genomic irregularities is far from routine in these studies and protocols vary widely, particularly for off-target effects, leading to differences in the efficacy of detection of off-target effects. Here, we describe the range of specific unintended effects associated with genome editing. We examine the considerable possibilities to change the genome of plants and animals with SDN-1 and SDN-2 genome editing (i.e. without the insertion of genes conferring the novel trait) and show that genome editing techniques are able to produce a broad spectrum of novel traits that, thus far, were not possible to be obtained using conventional breeding techniques. We consider that the current EU risk assessment guidance for GMOs requires revision and broadening to capture all potential genomic irregularities arising from genome editing and suggest additional tools to assist the risk assessment of genome-edited plants and animals for the environment and food/animal feed in the EU.
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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 | 0,063 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».