Progress and harmonization of gene editing to treat human diseases: Proceeding of COST Action CA21113 GenE-HumDi
Notice bibliographique
Résumé
The European Cooperation in Science and Technology (COST) is an intergovernmental organization dedicated to funding and coordinating scientific and technological research in Europe, fostering collaboration among researchers and institutions across countries. Recently, COST Action funded the "Genome Editing to treat Human Diseases" (GenE-HumDi) network, uniting various stakeholders such as pharmaceutical companies, academic institutions, regulatory agencies, biotech firms, and patient advocacy groups. GenE-HumDi's primary objective is to expedite the application of genome editing for therapeutic purposes in treating human diseases. To achieve this goal, GenE-HumDi is organized in several working groups, each focusing on specific aspects. These groups aim to enhance genome editing technologies, assess delivery systems, address safety concerns, promote clinical translation, and develop regulatory guidelines. The network seeks to establish standard procedures and guidelines for these areas to standardize scientific practices and facilitate knowledge sharing. Furthermore, GenE-HumDi aims to communicate its findings to the public in accessible yet rigorous language, emphasizing genome editing's potential to revolutionize the treatment of many human diseases. The inaugural GenE-HumDi meeting, held in Granada, Spain, in March 2023, featured presentations from experts in the field, discussing recent breakthroughs in delivery methods, safety measures, clinical translation, and regulatory aspects related to gene editing.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».