Genetic Variation and Unintended Risk in the Context of Old and New Breeding Techniques
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
For thousands of years, humans have been improving crops to better suit their needs. These enhancements are driven by changes in the genetic makeup of the plant. While this was initially unintentional, there has been a steady push to increase the pace and precision of crop breeding, something that has occurred alongside a growing understanding of genetics and an escalating capacity to thoroughly assess genomes at the molecular level. With the advent and rapid uptake of molecular breeding techniques, such as transgenics and genome editing over the past few decades, there has been much trepidation regarding the possibility of off-target effects derived from unanticipated mutations at loci other than those intended for alteration, and the unintended risks that this might confer. These concerns persist regardless of the fact that a growing number of studies indicate that the occurrence of off-target mutations derived from newer biotechnological breeding techniques are negligible compared to what is observed with many conventional breeding approaches, and even spontaneously from one generation to the next. Given the impending food security crisis that we are facing in the short-term, there is a critical need to implement a wide range of breeding tools as a means of meeting growing demand, withstanding climate change-related pressures, increasing nutrition, and providing environmental benefits. While food safety is clearly of the utmost importance, now is certainly not the time to prevent the use of particular breeding technologies based on unfounded doubts. Therefore, in this review, we attempt to shed light on these apprehensions by putting purported "risks" into the context of plant breeding as a whole by comparing frequencies of spontaneous mutations with those (both anticipated and unanticipated) that occur through various conventional and biotechnological breeding approaches, including transgenics and genome editing. We then consider how these changes may, or may not, translate into unanticipated risk, and discuss the current global regulatory asynchrony surrounding genome edited crops.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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