Do you want to publish a course? Click here

Methods for the Detection of Genetically Modified Plants

طرائق الكشف عن النباتات المعدلة وراثياً

976   0   0   0.0 ( 0 )
 Publication date 2013
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

Genetically modified girls are grown in many areas around the world, and the interest in planting them is increasing year after year. The area planted with genetically modified crops in 2012 amounted to about 3,170 million hectares distributed over 29 countries


Artificial intelligence review:
Research summary
تناولت هذه الرسالة طرق الكشف عن النباتات المعدلة وراثياً، حيث تم التركيز على استخدام تقنية التفاعل السلسلي للبوليميراز (PCR) بأنواعه المختلفة للكشف عن التعديل الوراثي في عينات من بذور فول الصويا والذرة الصفراء. تم استخلاص الحمض النووي (DNA) من العينات باستخدام طريقتين: طريقة CTAB وطريقة مجموعة الاستخلاص الجاهزة Thermo Scientific Genomic DNA Purification Kit. تم قياس تركيز ونقاوة الحمض النووي المستخلص باستخدام جهاز المطياف الضوئي، وتم اختبار نوعيته بترحيله على هلامة أغاروز. استخدمت تقنية PCR العادي للكشف عن المحفز 35S والناهي t-nos، بينما استخدمت تقنية PCR المعشش للكشف عن المورثات المنقولة مثل CP4-EPSPS وnptII وCry1A(b) وbar. أظهرت النتائج أن طريقة CTAB كانت أفضل من المجموعة الجاهزة للاستخلاص من حيث تركيز ونقاوة الحمض النووي المستخلص. كما أظهرت النتائج وجود مواد معدلة وراثياً في 5 عينات من بذور فول الصويا و2 عينة من بذور الذرة من السوق المحلية، بينما كانت العينات المحلية غير معدلة وراثياً بالنسبة للمورثات التي تم الكشف عنها. أكدت الدراسة كفاءة الطرق المعتمدة على PCR في الكشف عن التعديل الوراثي.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر هذه الدراسة خطوة مهمة في مجال الكشف عن النباتات المعدلة وراثياً، حيث تم استخدام تقنيات حديثة وفعالة مثل PCR. ومع ذلك، يمكن تحسين الدراسة من خلال توسيع نطاق العينات لتشمل مناطق جغرافية مختلفة وزيادة عدد المورثات المستهدفة للكشف. كما يمكن استخدام تقنيات أخرى مثل Real Time PCR للحصول على نتائج أكثر دقة وتحديد نسبة التعديل الوراثي في العينات. من المهم أيضاً توثيق جميع الخطوات بشكل دقيق لضمان تكرار النتائج في دراسات مستقبلية.
Questions related to the research
  1. ما هي الطرق المستخدمة لاستخلاص الحمض النووي في هذه الدراسة؟

    تم استخدام طريقتين لاستخلاص الحمض النووي: طريقة CTAB وطريقة مجموعة الاستخلاص الجاهزة Thermo Scientific Genomic DNA Purification Kit.

  2. ما هي المورثات التي تم الكشف عنها باستخدام تقنية PCR المعشش؟

    تم الكشف عن المورثات CP4-EPSPS وnptII وCry1A(b) وbar باستخدام تقنية PCR المعشش.

  3. ما هي النتائج التي أظهرتها الدراسة بالنسبة للعينات المحلية من فول الصويا والذرة الصفراء؟

    أظهرت النتائج أن العينات المحلية من فول الصويا والذرة الصفراء كانت غير معدلة وراثياً بالنسبة للمورثات التي تم الكشف عنها.

  4. ما هي التوصيات التي قدمتها الدراسة لتحسين الكشف عن النباتات المعدلة وراثياً؟

    أوصت الدراسة باستخدام طريقة CTAB لاستخلاص الحمض النووي، واستخدام تقنيات نوعية وكمية أخرى مثل Real Time PCR، وإجراء مسح شامل للمنتجات في الأسواق المحلية، وإنشاء نظام للمراقبة في النقاط الحدودية للكشف عن المواد المعدلة وراثياً.


References used
المنظمة العربية للتنمية الزراعية (2003) حلقة العمل حول تقييم الآثار البيئية لإدخال الأنواع النباتية والحيوانية المحورة الوراثية إلى المنطقة العربية
rate research

Read More

This study was conducted on domestic pigeons populations in the provinces of Hama, Idlib and Latakia using several conventional diagnostic techniques , including pathological examination tests and agar gel immune diffusion test and isolation on c hicken embryo. The number of suspected birds to be infected by pigeon pox through clinical symptoms and macroscopic lesions were about 37 birds. we noticed the presence of lesions in warts and scars on the nonfeather parts of the face and on the corner of the mouth and eyelids and other areas of the body. the most of these accompanied by the presence of the of defteric lesions on the mucous membrane of the oral cavity. The results showed that all birds suffered from the presence of infection fowlpox through histological examination of skin and difteric lesions. the results has been confirmation by agar gel immune diffusion test. And we successfully isolated the virus that caused the disease by injection on the Chorioallantoic membrane of a chicken's egg fertilized SAN.
State-of-the-art transformer models have achieved robust performance on a variety of NLP tasks. Many of these approaches have employed domain agnostic pre-training tasks to train models that yield highly generalized sentence representations that can be fine-tuned for specific downstream tasks. We propose refining a pre-trained NLP model using the objective of detecting shuffled tokens. We use a sequential approach by starting with the pre-trained RoBERTa model and training it using our approach. Applying random shuffling strategy on the word-level, we found that our approach enables the RoBERTa model achieve better performance on 4 out of 7 GLUE tasks. Our results indicate that learning to detect shuffled tokens is a promising approach to learn more coherent sentence representations.
The genus Potyvirus is one of the most important plant viral genera, as it contains about 200 virus species, some of which are of great importance. Our study showed the wide spread of viruses belonging to this genus in different regions of Syria and during successive seasons, and the infection rate was 54.25% on the plants of the cucurbit family, and in the samples of the Solanaceae family 34.17%, while the cruciferous family was at a rate of 57.57%, which indicates the presence of these viruses and their transmission from one season to another.
Several protocols for DNA extraction from leaves of pepper Capsicum annuum L. were evaluated to detect Begomoviruses. The extraction methods comparison were based on DNA quantity and quality. The DNA concentration absorbance for the evaluation of DNA concentration and contamination were measured using spectrophotometer.
Aspect detection is a fundamental task in opinion mining. Previous works use seed words either as priors of topic models, as anchors to guide the learning of aspects, or as features of aspect classifiers. This paper presents a novel weakly-supervised method to exploit seed words for aspect detection based on an encoder architecture. The encoder maps segments and aspects into a low-dimensional embedding space. The goal is approximating similarity between segments and aspects in the embedding space and their ground-truth similarity generated from seed words. An objective function is proposed to capture the uncertainty of ground-truth similarity. Our method outperforms previous works on several benchmarks in various domains.

suggested questions

comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا