Notice bibliographique
Résumé
Abstract Targeted genome editing by Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeat- CRISPR-associated (CRISPR-Cas) system has revolutionized basic and translational plant research. There is widespread use of CRISPR-Cas technology which has the potential to address challenges like food insecurity and climate crisis. Crops with improved traits (e.g., higher yield, drought tolerant) that would take several years to generate can now be developed at a much reduced time, drastically expediting the availability of the crops for release in the market. However, several factors are involved in successfully applying the CRISPR-Cas system in agriculture and the widespread adoption and acceptability of genome-edited products that involve multiple institutions and people from different spheres of society. Besides the scientific and legal intricacies of releasing CRISPR-edited crops, “public perception” equally matters in successfully deploying the technology and its products. “Lack of” or “overwhelming” information can both affect the success of the CRISPR-Cas system in translational agriculture research. A bird’s-eye-view of the CRISPR-Cas genome editing tool for people from different strata of society is essential for the wide acceptability of genome-edited crops. This review provides a general overview of the CRISPR-Cas system, the concept of technology development, challenges, and regulations involved in translational research. Graphical abstract
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 ».