Euglena International Network (EIN): Driving euglenoids into the biotechnology world
Notice bibliographique
Résumé
Abstract teaserEuglenoids show great promise to benefit our world; as biofuels, environmental remediators, anti-cancer agents, robotics design simulators and food nutritional agents, but the absence of reference genomes currently limit realizing these benefits. The Euglena International Network (EIN) (https://euglenanetwork.org/) aims to address these challenges, and is currently seeking formative phase support and funding.Body startOf the nearly 1000 known species of euglenoids (Triemer and Zakryś, 2015), including Euglena gracilis and Rhabdomonas costata, fewer than 2 % have been explored for any level of translational potential in the past 20 years. The absence of reference genomes currently limits biotechnology applications, including the development of efficient tools for genetic manipulation in euglenoids.EIN aims to advance euglenoid science through a creative amalgam of academic institutions, national research institutes and biotechnology industry, to translate and exploit euglenoids through genome sequencing. EIN has defined goals, mobilized scientists, established a clear roadmap (Grand Challenges), connected academic and industry professionals and is currently formulating policy and partnership principles, driven by EIN Executive and Science committees. However, for EIN’s activities to be maintained and durable, long-term support is vital. We call on national and continental funding agencies and research councils, protists and algae communities, and biotechnology and pharmaceutical industries, to embrace, support and fund translational exploitation of these highly valuable organisms.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,011 |
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 ».