THE INTERACTION BETWEEN ADVANCED TECHNOLOGIES AND THE BIOMEDICAL IN THE TREATMENT OF GENETIC DISEASES: A BIBLIOGRAPHIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Genetic manipulation is a promising approach to treating diseases caused by genetic defects. Gene therapy has experienced notable advances, allowing the replacement or manipulation of dysfunctional genes; Genome editing techniques such as CRISPR-Cas9 and CRISPR-Cas12a have been developed and represent long-lasting approaches to treating genetic diseases. The role of the biomedical scientist, with his interdisciplinary training in molecular biology and genetics, is essential in this context. The advancement of molecular and biotechnology technologies promotes new perspectives in the diagnosis, treatment, and prevention of diseases, revolutionizing medicine and improving the health of the population. OBJECTIVE: This study aims to list new genetic technologies in the context of disease treatment, with the aim of supplying pertinent data for future research in genetic manipulation. Additionally, we look to highlight the role of biomedicine in the current technological and scientific panorama. METHODOLOGY: Literary bibliographic surveys selected through specific platforms were used to analyze article data, using specific criteria; In the end, 9 articles were selected. CONCLUSIONS: The researched literature showed that technological innovations in gene therapy present revolutionary perspectives for medicine, by offering promising treatment possibilities for diseases of genetic and bought origin. In this context, biomedical scientists play a significant role, conducting research, implementing therapies, and providing guidance, with the aim of ensuring the safety and effectiveness of these therapeutic approaches.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».