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Enregistrement W4385575270 · doi:10.4324/9781003382102-10

Biosafety and biosecurity concerns associated with plant genome editing

2023· book-chapter· en· W4385575270 sur OpenAlexaboutno aff
Rama Krishna Satyaraj Guru, Ashutosh Sawarkar Ganpatrao, Atul Pradhan Madhao, Rojalin Pradhan, Ayesha Mohanty, P. Panigrahi, R. K. Tarai, Bushra Khatoon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosecurityBiosafetyBiologyBiotechnologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosafety is the field of work and study concerned with controlling biological risks in order to protect laboratory personnel, the local community, and the environment from accidental exposure and infection. Modifications (insertions, deletions, and substitutions) in a living organism&s;s genome are referred to as genome engineering, genome editing, and gene editing. CRISPR-Cas9 is the most extensively used genome editing method, but there are obstacles to overcome when using it to produce upgraded biological weapons with new phenotypes. Plant genome editing is still fraught with methodological, biosafety, and social problems, such as target gene site selection, guide RNA design, off-target effects, and delivery technique. The biggest issue with genome editing is the likelihood of off-target mutations in plants generating unwanted genetic changes. Pre-assembled CRISPR-Cas9 ribonucleoproteins can be administered in vitro to circumvent this. The regulation of genome-edited plants is governed by two frameworks: some governments prohibit the procedure, while others control the properties of the end product. Two obstacles in regulating plant genome editing are gaining market access and addressing social concerns about its biological safety. In certain circumstances, the US Department of Agriculture found that genome editing is equivalent to conventional breeding, but Canada has adhered to the scientific criteria set in its domestic regulatory system. Argentina has established a functioning regulatory mechanism for the approval of genome-edited goods. Non-transgenic goods are those that were created without the use of transgene technology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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