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Iterieren oder parallelisieren Benutzer von CRISPR/Cas, um mehrere Führungssequenzen auszuprobieren?

Iterieren oder parallelisieren Benutzer von CRISPR/Cas, um mehrere Führungssequenzen auszuprobieren?


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Ich habe über On-Target-Effizienz und Off-Target-Effekte bei der Verwendung von CRISPR/Cas9 gelesen und über Tools, die gute Führungssequenzen vorschlagen. Ich frage mich: Wie viele Führungssequenzen versuchen typische CRISPR-Benutzer – d.h. ist eine Iteration oder Parallelität beteiligt?

Ich denke, die Antwort ist für einige Anwendungsfälle ja, aber ich bin mir nicht sicher:

  • Einen bestimmten Locus ausschalten: Es gibt nur wenige mögliche Anleitungssequenzen. Sie können also einfach eine Bibliothek erstellen, die alle diese enthält, und ein Experiment ohne Iteration ausführen. Sie wissen zwar nicht, welche Anleitungssequenz am besten funktioniert, aber Benutzer benötigen diese Informationen möglicherweise nicht.
  • Ein Gen ausschalten, egal an welchem ​​Ort: Da es viele mögliche Loci für Indels gibt, ist es wichtig, einen Locus zu wählen, für den die Leitsequenz wirksam ist und die letzten Off-Target-Effekte an anderer Stelle im Genom hervorruft. Dies würde bedeuten, dass mehrere der empfohlenen Leitsequenzen einzeln wiederholt/ausprobiert werden müssen. Diese könnten parallel in mehreren Experimenten ausprobiert werden.
  • Das Ausschalten mehrerer Gene, auch bekannt als Multiplexing: Der Benutzer möchte für jedes Gen getrennt gute Leitsequenzen finden, um Wechselwirkungen zu vermeiden. Dies würde auf das vorherige Beispiel oben reduzieren.

Ist mein obiges Verständnis richtig?


Blog / Den Schnitt machen

Willkommen bei Lena Kobel, die als Cell Line Engineer in das Labor einsteigt. Lena hat eine lange Geschichte im Genom-Engineering, mit vorheriger Erfahrung in Martin Jineks's.

Willkommen bei Lena Kobel, die als Cell Line Engineer in das Labor einsteigt. Lena hat eine lange Geschichte im Genom-Engineering, mit vorheriger Erfahrung im Labor von Martin Jinek und bei Caribou Biosciences. Lena wird an Präzisionszellmodellen und Screens arbeiten, um die Genetik von DNA-Schäden und Genom-Editierung zu untersuchen.


Sequenzersatz zur Heilung von Sichelzellanämie

Mein Labor hat kürzlich zusammen mit den herausragenden Co-korrespondierenden Autoren David Martin (CHOR.

Mein Labor hat kürzlich zusammen mit den herausragenden Co-korrespondierenden Autoren David Martin (CHORI) und Dana Carroll (University of Utah) eine Arbeit veröffentlicht, in der wir CRISPR verwendet haben, um das ursächliche Allel für die Sichelzellkrankheit in Knochenmarkstammzellen umzukehren. Diese Arbeit hat einige Presse bekommen, daher werde ich im Gegensatz zu anderen Artikeln aus dem Labor den Blog nicht verwenden, um zu erklären, was wir gemacht und gefunden haben. Dafür kannst du woanders hingehen. Aber ich möchte die Motivation hinter der Arbeit erklären und auch erklären, warum wir diesen Ansatz gewählt haben.

Sichelzellanämie und Gen-Editierung

Die Gen-Editierung der nächsten Generation verändert bereits die Art und Weise, wie Wissenschaftler forschen, aber sie birgt auch viel Potenzial für die Heilung genetischer Krankheiten. Eine der am leichtesten behandelbaren genetischen Krankheiten für die Gen-Editierung ist die Sichelzellenanämie (SCD). Die molekularen Grundlagen sind seit 1949 bekannt, also relativ gut verstanden. Seine Ursache liegt in Knochenmarkstammzellen (auch bekannt als hämatopoetische Stammzellen oder "HSCs"), die mit Bearbeitungsreagenzien leicht zu erreichen sind. Es ist monogen und rezessiv, sodass Sie nur ein Krankheitsallel zur Heilung umkehren müssen. Es gibt kein weit verbreitetes Heilmittel – obwohl eine Knochenmarktransplantation von gesunden Spendern die Krankheit heilen kann, erhalten nur sehr wenige Patienten die Transplantation aus einer Vielzahl von Gründen (im Gegensatz zu schwerer kombinierter Immunschwäche, einer anderen HSC-Erkrankung, bei der die meisten Patienten transplantiert werden). Und wir wissen aus verschiedenen Quellen, dass die Bearbeitung von nur 2-5% der Allele für Patienten von Vorteil sein kann (entspricht 4-10% der Zellen aufgrund des Hardy-Weinberg-Prinzips).

Aber während mehrere Gruppen versucht haben, einen präklinischen Gen-Editing-Kandidaten zur Heilung von SCD zu entwickeln, indem das Krankheitsallel ersetzt wird, sind die meisten Bemühungen bisher auf Herausforderungen gestoßen. Zuerst sahen die Dinge in Modellzelllinien sehr vielversprechend aus, aber als die Leute zu HSCs wechselten, stellten sie fest, dass die Effizienz der Allelkonversion erheblich abnahm. Der wirksame Ersatz von Krankheitsallelen ist so etwas wie ein heiliger Gral für die Gen-Editierung, blieb aber bisher hinter unserer Fähigkeit zurück, Sequenzen zu stören.

Sequenz-Knockout zur Heilung von SCD

Auf dem Gebiet der SCD haben Probleme mit dem Sequenzersatz zu Bemühungen geführt, einen Weg zu finden, die Sequenzunterbrechung zur Linderung der Krankheit zu verwenden. Der vielversprechendste dieser Ansätze führt zu einer Hochregulierung des fetalen Hämoglobins durch eine Vielzahl von Mechanismen, einschließlich der gewebespezifischen Störung von Bcl11A (es muss gewebespezifisch sein, da Bcl11A in vielen Zellen viele Dinge tut). Eine Hochregulierung des fetalen Hämoglobins wurde beim Menschen beobachtet (während der Hereditären Persistenz von fetalem Hämoglobin oder HPFH) und schützt vor der Sichelbildung von adultem Hämoglobin.

Die Strategien zur Hochregulation des fetalen Hämoglobins sind sehr aufregend, sorgen für faszinierende Grundlagenforschung und könnten schließlich zu neuen Behandlungen für SCD-Patienten führen. Es gibt einige Leute in meinem Labor, die in dieser Richtung arbeiten, und mehrere andere Gruppen leisten auf diesem Gebiet unglaubliche Arbeit. Obwohl die Bearbeitung einfacher ist, gibt es immer noch einige große Herausforderungen für die klinische Translation, hauptsächlich aufgrund der neuen, größtenteils unerforschten Biologie, die die gewebespezifische Störung von Bcl11A umgibt.

Sequenzersatz zur Heilung von SCD

Wir beschlossen, zu den Grundlagen zurückzukehren und herauszufinden, ob unsere Arbeit an Flap-Annealing-Donoren und dem Cas9-RNP den „langweiligen“ Ansatz des Sequenzersatzes wieder auf den Tisch bringen könnte. In diesem Fall wollen wir so langweilig wie möglich sein. Ich würde mich lieber nicht von neuen biologischen Entdeckungen zur Genregulation überraschen lassen, während wir an Patienten arbeiten.

Wir wollten auch, dass unser Ansatz so allgemein wie möglich ist – etwas zu entwickeln, das für SCD funktioniert, aber für klinische Forscher überall zugänglich ist. Das würde zum Demokratisierungsthema von Cas9 passen. Sowohl das Nuklease-Targeting-Reagenz als auch der Ansatz zum Allelersatz wären schnell, billig und für jeden einfach zu handhaben, sodass jeder Fragen zu seinem eigenen System in HSCs stellen und vielleicht sogar Geneditierungs-Heilmittel für die jeweilige Krankheit entwickeln könnte, bei der sie sich befinden arbeiten.
Dies steht im Gegensatz zu einigen viralen Bearbeitungsstrategien, die einigermaßen effektiv erscheinen, aber sehr langsam zu wiederholen sind und eine hohe Eintrittsbarriere aufweisen. Wenn möglich, würde ich lieber etwas entwickeln, das jeder hämatopoetische Forscher oder klinische Hämatologe mit einer schnellen Umsetzung von der Idee bis zur Umsetzung aufnehmen und verwenden kann. Auf diese Weise gelangen Sie zu medizinisch gesteuerten Heilmethoden für seltene genetische Krankheiten, die das langfristige Versprechen einer leicht umprogrammierbaren Gen-Editierung darstellen.

All dies ist der Grund, warum wir Cas9 RNP verwendet und mit Flap-Annealing-Einzelstrang-DNA-Donoren gekoppelt haben. Wir stellten fest, dass wir nicht einmal einen chemischen Schutz der Leit-RNA oder der einzelsträngigen DNA benötigen, obwohl wir dies sicherlich versucht haben. Bei der kurzfristigen Bearbeitung fanden wir einen sehr hohen Bearbeitungsgrad, und bei langfristigen Mausexperimenten fanden wir Bearbeitungen, die fast fünfmal höher waren als zuvor berichtet. Ich denke, das ist für Forscher sicherlich gut genug, um diese Methode zu verwenden, um ihre eigenen interessanten Biologien anzugehen. Aber für uns gibt es noch viel zu tun, bevor dies zu einem Heilmittel für SCD wird.

Die nächsten Schritte in Richtung Klinik

Zuerst müssen wir versuchen, unsere Bearbeitungsreagenzien und -methoden (Cas9, Leit-RNA, Spender, Stammzellen und Elektroporation) auf klinisches Niveau zu skalieren, und wir müssen sie auch mit klinischer Reinheit beschaffen. Dies ist ein nicht trivialer Schritt, aber absolut entscheidend für den Beginn einer klinischen Studie. Zweitens müssen wir die Sicherheit unseres Ansatzes ermitteln. Während der Bearbeitung haben wir eine große Off-Target-Site gefunden, die in einer Genwüste liegt. Aber nur weil es nicht in der Nähe von etwas ist, was wichtig aussieht, heißt das nicht, dass wir keine Studien zur funktionalen Sicherheit durchführen müssen! (Mehr dazu in meinem vorherigen Blog-Beitrag zur Sicherheit bei der Gen-Editierung) Wir haben eine Reihe von Sicherheitsstudien an nicht-menschlichen Modellen geplant und wollen genau hinschauen, ob wir den nächsten Schritt in die Klinik machen können .

Meine Mitarbeiter und ich setzen uns für die klinische Anwendung der Gen-Editierung zur Heilung der Sichelzellenanämie ein, und wir hoffen, innerhalb der nächsten fünf Jahre mit einer klinischen Studie beginnen zu können. Aber die Daten werden uns leiten - wir wollen sehr vorsichtig sein, damit wir wissen, dass die Heilung nicht schlimmer ist als die Krankheit. Es gibt viele bewegliche Teile, die an diesen Translationsschritten beteiligt sind, und einige davon sind ein wenig langsam, also bleiben Sie bitte dran, während wir versuchen, Patienten mit SCD eine bahnbrechende Heilung zu bieten.


2 Antworten 2

(Da kein Platz dafür als Kommentar)

Ihr Code mit der mitgelieferten bib-Datei scheint bei mir gut zu kompilieren. "Mohr et al. 2014" wird wie gewünscht gerendert

Nach einigen Überprüfungen sieht es so aus, als hätten Sie versehentlich mincitenames=2 eingegeben (was in Ihrem bereitgestellten Codebeispiel nicht angezeigt wird). Als Ergebnis wäre in diesem Fall die Ausgabe die gleiche, die Sie in Ihrem bereitgestellten Bild gezeigt haben (was Sie eigentlich nicht wollen).

Stellen Sie also sicher, dass Sie mincitenames=1 beibehalten, wie Sie es in Ihrem Beispiel gezeigt haben, damit das Ergebnis wie gewünscht kompiliert wird.


Hätte jemand in diesem Sub Interesse daran, Arbeitsplatz-Affinitätsgruppen zu bilden? (UNS.)

Gewerkschaften im Privatsektor gibt es aus einer Reihe von Gründen praktisch nicht, aber ich sehe keinen Grund, warum Gruppen gut ausgebildeter Personen nicht einfach zusammenkommen und diskutieren können, wie die Zukunft der Branche für die Arbeitnehmer in unseren Unternehmen/Arbeitsplätzen aussehen soll .

Ich bitte nicht darum, Online-Gruppen zu bilden, sondern bin nur neugierig, was die Wissenschaftsexperten davon halten würden, Diskussionsgruppen mit Kollegen an Ihrem eigenen Arbeitsplatz zu bilden, um einfach Ideen über Verbesserungen auszutauschen, die gemacht werden könnten.

Wäre das etwas, das Sie interessieren würde?

Haben Sie Ideen, was Sie an Ihren Arbeitsbedingungen verbessern möchten?

Ich beabsichtige, dass dieser Beitrag eine Diskussion ist, daher sind alle Gedanken willkommen und werden geschätzt!

Danke für die Antwort! Ich stimme zu, dass die Branche boomt und es eine noch nie dagewesene Anzahl junger Fachkräfte mit Hochschulabschluss gibt, von denen viele nach einem besseren Ausgleich für ihre Zeit suchen.

Etwas, wovon ich profitieren würde, ist zu verstehen, wie andere in der Biotechnologie versuchen, Ziele zu gestalten (wie jährliche Überprüfungen und Dinge). Ich finde es unglaublich frustrierend, wenn die Personalabteilung jedes Jahr die Zieldefinition anpreist, aber es gibt keine effektiven Beispiele für gute Ziele für Wissenschaftler und Prozessentwickler.

Das ist ein großartiges Beispiel für etwas, das man in einer Arbeitsgruppe diskutieren kann. Danke fürs Mitmachen!

Ich bin auf der kommerziellen Seite, würde mich aber trotzdem interessieren

Klingt so, als ob die meisten interessierten Personen (einschließlich mir) am Anfang ihrer Karriere stehen. Wenn sich eine solche Gruppe bildet, würde es meiner Meinung nach von Vorteil sein, wenn mehr erfahrene Biotech-Leute miteinbezogen werden!

Das ist ein großartiger Punkt. Erfahrung ist wichtig und vielfältige Perspektiven sind unerlässlich

Ich komme kaum aus dem College, aber auf jeden Fall interessiert.

Ja, das klingt nach einer tollen Idee. Neben der Vergütung gibt es einige andere Facetten dieser Branche, die mit einem offenen und ehrlichen Gespräch gut zurechtkommen.

Neugierig, was der Sinn / das Ziel davon ist?

Geht es hier um Gewerkschaften? Oder einfach nur allgemein über das Feld als Ganzes und verschiedene Möglichkeiten sprechen, Dinge zu tun?

Es könnte beides sein oder keines. Der Sinn einer Affinitätsgruppe besteht einfach darin, mehr Stimmen für eine Reihe von Ideen oder Visionen für die Zukunft zu bekommen, weil Kollektive Macht haben.

Wenn sich eine Gruppe viele Male trifft und einen Konsens über eine Liste von Verbesserungen an ihrem Arbeitsplatz erzielt, dann wäre es vielleicht an der Zeit, mit genügend Mitgliedern über Gewerkschaftsbildung zu sprechen. Aber wenn eine starke Vision durch die Diskussion über eine neue Art und Weise, Dinge als Feld zu tun, entsteht, dann könnte diese Gruppe mit einer ausreichend hohen Mitgliederzahl befähigt werden, diese Veränderungen vorzunehmen, da die Fachkenntnisse dazu in den Arbeitern auf diesem Gebiet liegen.

Insgesamt besteht die Idee darin, Organisationen um gemeinsame Interessen herum zu bilden, wobei erkannt wird, dass die Macht, Forschung oder Verkauf durchzuführen, in den Wissenschaftlern oder Verkäufern liegt und dass große organisierte Gruppen mit gemeinsamen Interessen mehr Macht haben als Einzelpersonen.


Sitzung 5: Text-MiningMontag, 27. März, 15:30-17:00 Uhr

Co-Vorsitzende: Johanna McEntyre und Senay Kafkas

2. Zu Expertenkuration und Nachhaltigkeit: UniProtKB/Swiss-Prot als Fallstudie Sylvain Poux, Cecilia Arighi, Michele Magrane, Zhiyong Lu und Uniprot Consortium

Abstrakt: Biologische Wissensdatenbanken wie UniProtKB/Swiss-Prot sind ein wesentlicher Bestandteil der täglichen wissenschaftlichen Forschung, indem sie destilliertes, zusammengefasstes und berechenbares Wissen aus der Literatur von erfahrenen Kuratoren anbieten.

Während Wissensdatenbanken in der wissenschaftlichen Gemeinschaft eine immer wichtigere Rolle spielen, stellt sich aufgrund des Wachstums der biomedizinischen Literatur die Frage nach ihrer Nachhaltigkeit. Am Fallbeispiel UniProtKB/Swiss-Prot gehen wir dieser Frage mit unterschiedlichen Literaturtriage-Ansätzen nach. Mit Hilfe des Text-Mining-Tools PubTator haben wir mehr als 10.000 Artikel mit Tags versehen, um den Anteil kuratierungsrelevanter Beiträge zu bewerten.

Wir zeigen zunächst, dass Kuratoren viel mehr Arbeiten lesen und bewerten, als sie kuratieren, und dass die Messung der Anzahl kuratierter Publikationen nicht ausreicht, um ein vollständiges Bild zu erhalten. Wir zeigen, dass ein Großteil der in PubMed gefundenen Publikationen für die Kuration in UniProtKB/Swiss-Prot nicht relevant ist und zeigen, dass Expertenkuration trotz des Anscheins nachhaltig ist.

29. Bewertung des automatisierten Lesens zum Erstellen großer mechanistischer Modelle Tonia Korves, Matthew Peterson, Christopher Garay, Robyn Kozierok und Lynette Hirschman

Abstrakt: Das DARPA Big Mechanism-Programm baut Computersysteme, die große mechanistische Modelle über die Krebssignalisierung zusammenstellen. Ein wesentlicher Teil davon ist das automatisierte Lesen wissenschaftlicher Arbeiten für modellrelevante molekulare Mechanismen. Um dies zu erreichen, müssen Lesesysteme Volltextartikel lesen, hervorstechende mechanistische Erkenntnisse im Artikel identifizieren, Mechanismen genau erfassen und Mechanismen aus dem Lesen zu Modellen zusammenbauen.

Im ersten Jahr des Programms verarbeiteten maschinelle Systeme 1000 Volltextpapiere in einer Woche und lieferten Kandidaten für mechanistische Interaktionen über Proteine, Medikamente und Gene mit unterstützenden Textnachweisen und den Beziehungen dieser Interaktionen zu einem mechanistischen Modell. Im zweiten Jahr des Programms bestand das Ziel darin, automatisierte Systeme zu entwickeln, die Interaktionen aus einem Volltextartikel zu einer Rangliste (nicht redundanter) wichtiger mechanistischer Erkenntnisse zusammenstellen können, einschließlich Bindungs-, Phosphorylierungs-, Genexpressions- und Translokationsereignissen. Um als wesentlicher Befund zu gelten, musste ein Mechanismus in mindestens drei Textpassagen und/oder Abbildungslegenden in einer Arbeit erwähnt werden. Um die Fähigkeit der Systeme zu messen, wichtige Erkenntnisse zu extrahieren, haben drei Biologen unabhängig voneinander Papiere für diese mechanistischen Erkenntnisse kuratiert. Von den mechanistischen Befunden, die unabhängig von allen drei Biologen gefunden wurden, wurden 73% der Befunde vom leistungsstärksten automatisierten Maschinensystem korrekt identifiziert. Die Maschinensysteme waren besonders gut darin, Phosphorylierungs- und Bindungsereignisse abzurufen.

Die Leseaufgabe im zweiten Jahr umfasste auch ein Maß für die Präzision: den Prozentsatz der Top-10-Ergebnisse, die von jedem System zurückgegeben wurden, das von menschlichen Kuratoren als richtig beurteilt wurde. Für das System mit der besten Leistung waren 67 % der zurückgegebenen Beziehungen korrekt (ohne Berücksichtigung der Verknüpfung mit Datenbankkennungen). Von den korrekten extrahierten Interaktionen lesen Systeme korrekt angehängte UniProt- oder PubChem-Identifikatoren für

75% der Entitäten, mit Fehlern, die bei Proteinfamilien und -komplexen üblich sind, die an Krebssignalwegen beteiligt sind.

Im dritten Jahr besteht die Rolle der Lesesysteme darin, ein bestehendes Modell zu erweitern, um experimentelle Ergebnisse für eine Reihe von Zelllinien, Tumortypen und Medikamenten zu erklären.
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Diese Arbeit wurde im Rahmen des DARPA Big Mechanism Programms, Vertrag W56KGU-15-C-0010, unterstützt. Diese technischen Daten wurden für die US-Regierung unter dem Basisvertrag Nr. W56KGU-16-C-0010 erstellt und unterliegen der Klausel „Rechte an technischen Daten, nicht kommerzielle Artikel“ in DFARS 252.227-7013 (FEB 2012)

40. Zur Verknüpfung molekularer Interaktionsdaten mit Literatur zu Europa PMC Aravind Venkatesan, Senay Kafkas, Pablo Porras, Sandra Orchard und Johanna McEntyre

Abstrakt: Die Kuration ist eine hochpräzise Aufgabe, die sowohl für den Aufbau als auch für die Aktualisierung biomolekularer Datenbanken unerlässlich ist. Die manuelle Kuration ist angesichts des enormen Wachstums der biomedizinischen Literatur arbeitsintensiv. Es besteht ein dringender Bedarf, den Kurationsprozess rechnerisch zu unterstützen, um den Prozess skalierbarer zu machen. Zu diesem Zweck bietet Text Mining eine Möglichkeit, Aussagen aus wissenschaftlichen Texten zu identifizieren und zu extrahieren, die verschiedene biologische Einheiten und Assoziationen zwischen ihnen beschreiben. Darüber hinaus können diese textbasierten Annotationen in maschinenlesbarem Format verwendet werden, um die Annotationen in Publikationen automatisch mit den entsprechenden biomolekularen Datenbanken zu verknüpfen, um Kuratoren eine klare Provenienz zu bieten.

Hier stellen wir SciLite [1] vor, eine Annotationsplattform, die als Teil der Europe PMC Literaturdatenbank [2] entwickelt wurde und Text-Mining-Ausgaben für jeden zugänglich macht, der Inhalte auf der Website liest. Im Kontext der Kuration bietet diese Plattform einen Mechanismus, um tiefe Verbindungen zwischen Literatur und Daten herzustellen, um die Herkunft kuratorischer Aussagen eindeutig zu belegen. Wir werden demonstrieren, wie SciLite molekulare Interaktionen anzeigt, die sowohl durch Text Mining als auch durch manuelle Kuration identifiziert wurden. Molecular Interactions in SciLite umfasst derzeit 100 manuell kuratierte Interaktionen aus IntAct [3] und 1364445 textminierte Annotationen aus den Open-Access-Volltextartikeln. Wir zeigen, wie eine Verknüpfung zwischen kuratierten Datenbanken und der Quelle – Forschungsartikeln – erreicht werden kann. Wir planen auch, Links von der IntAct-Datenbankschnittstelle zu den molekularen Interaktionsannotationen in SciLite bereitzustellen.

Verweise:
1. Venkatesan A, Kim JH, Talo F et al. SciLite: eine Plattform zur Anzeige von Text-Mined
Annotationen als Mittel zur Verknüpfung von Forschungsartikeln mit biologischen Daten [Version 1
Schiedsrichter: 1 unter Vorbehalt zugelassen]. Willkommen Open Res 2016, 1:25.
2. Europa PMC-Konsortium. Europe PMC: eine Volltext-Literaturdatenbank für das Leben
Wissenschaft und Plattform für Innovation. Nukleinsäuren Res. 2015 Jan43(Datenbank
Ausgabe).
3. Orchard S, Ammari M, Aranda B et al. Das MIntAct-Projekt – IntAct als Gemeinsames
Kurationsplattform für 11 molekulare Interaktionsdatenbanken.Nukleinsäuren Res. 2014
Jan42 (Datenbankproblem).

68. Ein Text-Mining-basierter Ansatz zur Kuration von Graphdatenbanken zur Unterstützung der Rekonstruktion von Stoffwechselwegmodellen Riza Batista-Navarro und Sophia Ananiadou

Abstrakt: Metabolische Rekonstruktionen bieten ein tiefes Verständnis der Mechanismen, die den Stoffwechselprozessen eines interessierenden Organismus zugrunde liegen, die für Studien in verschiedenen Anwendungsbereichen wie der Entdeckung von Wirkstoffzielen, Metabolic Engineering und synthetischer Biologie von zentraler Bedeutung sind. Die Erstellung und Überarbeitung dieser Rekonstruktionen ist jedoch sehr zeit- und arbeitsaufwendig und erfordert eine manuelle Analyse großer Mengen wissenschaftlicher Literatur. Text-Mining-Methoden eignen sich gut für die automatische Analyse großer Mengen wissenschaftlicher Literatur, um feinkörnige Informationen zu extrahieren. Im Rahmen des Projekts Enriching Metabolic Pathway Models with Evidence from the Literature (EMPATHY) haben wir Text-Mining-Methoden entwickelt, die darauf abzielen, die Erstellung und Überarbeitung von Stoffwechselrekonstruktionen zu unterstützen, indem Informationen über Stoffwechselreaktionen aus wissenschaftlichen Volltextartikeln automatisch extrahiert und konsolidiert werden . Wir haben die Identifizierung von Stoffwechselreaktionen als eine Aufgabe zur Ereignisextraktion definiert. Dies wurde durch die Entwicklung eines Ansatzes angegangen, der unterstützt wird durch: (1) das auf maschinellem Lernen basierende EventMine-Ereignisextraktionstool (http://www.nactem.ac.uk/EventMine), das auf der Trainingsuntermenge des Metrecon-Korpus von . trainiert wurde Metabolische Reaktion-annotierte PubMed-Abstracts (https://peerj.com/articles/1811) und (2) Regeln, die basierend auf lexiko-syntaktischen Mustern und Subkategorisierungsrahmen (SCFs) von stoffwechselrelevanten Verben definiert wurden, die mit dem Enju-Parser abgeleitet wurden (http://www.nactem.ac.uk/enju). Unsere Ergebnisse zur Evaluierungsteilmenge des Metrecon-Korpus zeigen, dass die Einbindung von SCF-basierten Regeln in die Ereignisextraktionspipeline zu einer verbesserten Performance insbesondere im Hinblick auf den Rückruf führt. Unter Verwendung der webbasierten Text-Mining-Plattform Argo (http://argo.nactem.ac.uk) wurde die vorgeschlagene Methode als automatischer Workflow implementiert, der auf die Open-Access-Sammlung von PubMed Central angewendet wurde. Um die einfache Abfrage und Visualisierung der Ergebnisse zu erleichtern, wurden die automatisch extrahierten Stoffwechselreaktionen in CSV-Dateien (Comma-Separated Values) geschrieben, aus denen eine Neo4j-Graphdatenbank importiert. Die resultierende Datenbank dient als unterstützende Ressource für metabolische Rekonstruktionsbemühungen, indem sie die Entdeckung obskurer Beziehungen zwischen Metaboliten und interessierenden Enzymen ermöglicht, die auf Beweisen aus der Literatur basieren.

100. CIViCmine: Unterstützung bei der Kuratierung der CIViC-Ressource mithilfe von Beziehungsextraktion Jake Lever, Obi Griffith, Malachi Griffith und Steven Jones

Abstrakt: Die Bemühungen der modernen Präzisionsmedizin stützen sich stark auf aktuelle Wissensbasen, um genomische Ereignisse klinisch zu interpretieren. CIViC ist eine von der Community kuratierte Datenbank mit diagnostischen, prognostischen, prädisponierenden und Arzneimittelreaktionsmarkern bei Krebs. Um die Kuration zu leiten, präsentieren wir das CIViCmine-System, ein automatisierter Text-Mining-Ansatz, der signifikante Marker identifiziert, die in der veröffentlichten Literatur diskutiert werden. Wir kommentieren zunächst manuell Sätze aus PubMed-Abstracts und PubMed Central-Volltextartikeln und trainieren dann das VERSE-Relationsextraktionstool. Die resultierenden genomischen Ereignisse werden dann gefiltert, um Marker zu identifizieren, die noch nicht in CIViC enthalten sind, und nach der Anzahl der einzigartigen Veröffentlichungen, in denen sie diskutiert werden, priorisiert. Durch diese Bemühungen haben wir eine solide Ressource geschaffen, die CIViC-Kuratoren zu wichtigen und relevanten Veröffentlichungen der Präzisionsmedizin führt.

28. Integration genomischer Varianteninformationen aus der Literatur mit dbSNP für die Präzisionsmedizin Zhiyong Lu, Lon Phan und Chih-Hsuan Wei

Abstrakt: Das Verständnis und die Bewertung der Assoziationen genomischer Varianten mit Krankheiten oder Zuständen und deren klinische Bedeutung ist ein wichtiger Schritt in Richtung Präzisionsmedizin. Trotz der jüngsten Bemühungen um die Kuration durch Experten bleibt die Funktion der meisten der 154 Millionen dbSNP-Referenzvarianten (RS) „versteckt“ (nur 200.000 SNV für 5300 Gene sind in kuratierten Datenbanken wie ClinVar zu finden), aber eine Fülle von Informationen über die Variante biologische Funktion und Krankheitsauswirkungen existieren in unstrukturierten Literaturdaten. In der Vergangenheit haben einige Computertechniken versucht, solche Informationen zu sammeln, aber ihre Ergebnisse sind von begrenztem Nutzen, da diese Text-Mining-Variantenerwähnungen nicht standardisiert oder in vorhandene kuratierte Daten integriert sind.

Trotz der HGVS-Standards für die Variantennomenklatur werden in der Literatur eine Vielzahl genetischer Varianten unter verschiedenen Namen frei erwähnt, so dass es unmöglich ist, alle bekannten Krankheitsassoziationen für eine bestimmte Variante zusammenzustellen. Daher haben wir eine automatische Methode entwickelt, die die Variantenerwähnungen extrahiert und auf die Standard-dbSNP-RS-Nummer normalisiert, die eine stabile Variantenakzession ist, die für alle Organismen einzigartig ist, mit aggregierten Informationen wie assoziierten Genen und klinischer Bedeutung. Darüber hinaus koppeln wir mithilfe von maschinellem Lernen jede genetische Variation mit Krankheitsphänotypen. Beide Rechenschritte wurden gegen den menschlichen Goldstandard mit modernster Leistung bewertet: fast 90 % bzw. 80 % der F-Maßnahmen für die Mutationsnormalisierung bzw. die Beziehungsextraktion.

Als nächstes haben wir unseren Ansatz auf das gesamte PubMed angewendet und unsere Ergebnisse mit dbSNP und ClinVar auf Datenkonsistenz validiert, wie zum Beispiel 1) die Text-mined SNV-Genpaar-Übereinstimmung mit dbSNP-Genannotation basierend auf der genomischen Position, 2) Analyse von in ClinVar kuratierten Varianten und 3) Entdecken Sie neue Verbindungen zwischen Varianten, Genen und Krankheiten. Unsere Analyse zeigt 425.000 neue RS und 6.000 neue Gene, die in ClinVar nicht gefunden wurden. Darüber hinaus umfassen unsere Ergebnisse auch etwa 10.000 neue seltene Varianten (MAF <= 0,001) in 3.000 Genen, von denen angenommen wird, dass sie schädlich sind und in der Allgemeinbevölkerung nicht häufig vorkommen. Nach unserem besten Wissen sind wir die ersten, die eine solche automatische Methode zur Normalisierung genomischer Variantennamen entwickelt haben. Unsere Analyse auf Genomskala zeigt, dass automatisch berechnete Informationen in Kombination mit vorhandenen Datenbankannotationen die menschlichen Bemühungen zur Kuratierung und Priorisierung von Varianten für die Interpretation in persönlichen Genomen und Präzisionsmedizin erheblich unterstützen können.


(2.99.0) Der Standard-Caching-Speicherort hat sich geändert. Anstelle von rappdirs::user_cache_dir mit tools::R_user_dir. Um Konflikte zwischen Caches zu vermeiden, muss ein Benutzer einen alten Cache-Speicherort verwalten, bevor er fortfahren kann. Informationen zum Umgang mit einem alten Cache-Standort finden Sie in der Vignette.

(2.99.0) Eine weitere wichtige Änderung ist, dass in einer nicht interaktiven Sitzung automatisch ein Standard-Caching-Speicherort erstellt wird, anstatt einen temporären Speicherort zu verwenden. In einer interaktiven Sitzung wird ein Benutzer immer noch um Erlaubnis gebeten.

  • (2.23.2) Erstellen Sie eine neue allumfassende Vignette, die sowohl auf ExpeirmentHub als auch auf AnnotationHub verweist. Verweisen Sie auf diese eine Vignette in allen vier verwandten Paketen, anstatt zu versuchen, mehrere Vignetten beizubehalten, die im Wesentlichen gleich sind. Dazu gehört auch das Entfernen von CreateAnAnnotationPackage
  • (2.23.1) FEHLER-Meldung behoben, um das Dokument zur Fehlerbehebung bei Vignetten und die feste Referenz in der Fehlerbehebung bei der Vignette besser anzuzeigen. Diese ERRORs werden sowohl von AnnotationHub als auch von ExperimentHub ausgelöst, daher befindet sich das Dokument zur Fehlerbehebung in AnnotationHub.

apoc.periodic.list - alle Jobs auflisten

apoc.periodic.commit(statement,params) - führt die angegebene Anweisung in separaten Transaktionen aus, bis sie 0 zurückgibt

apoc.periodic.cancel(name) - Job mit dem angegebenen Namen abbrechen

apoc.periodic.submit('name',statement) - Senden Sie eine einmalige Hintergrunderklärung

apoc.periodic.repeat('name',statement,repeat-rate-in-seconds) reicht eine wiederholt aufgerufene Hintergrundaussage ein

apoc.periodic.countdown('name',statement,repeat-rate-in-seconds) sendet eine wiederholt aufgerufene Hintergrundanweisung, bis sie 0 zurückgibt

apoc.periodic.rock_n_roll_while('irgendeine Chiffre, um zu wissen, wann man aufhören soll', 'irgendeine Ziffer für die Iteration', 'irgendeine Ziffer als Aktion bei jeder Iteration', 10000) YIELD Batches, total - führe die Action-Anweisung in Batches über die Iterator-Anweisung aus& #8217s führt zu einem separaten Thread. Gibt die Anzahl der Stapel und die Gesamtzahl der verarbeiteten Zeilen zurück

apoc.periodic.iterate('Anweisung, die Artikel zurückgibt', 'Anweisung pro Artikel', ) YIELD Batches, total - Führen Sie die zweite Anweisung für jedes Element aus, das von der ersten Anweisung zurückgegeben wird. Gibt die Anzahl der Stapel und die Gesamtzahl der verarbeiteten Zeilen zurück

apoc.periodic.rock_n_roll('some cypher for iteration', 'some cypher as action on each iteration', 10000) YIELD Batches, total - führe die action-Anweisung in Batches über die Iterator-Anweisung ’s Ergebnisse in einem separaten Thread. Gibt die Anzahl der Stapel und die Gesamtzahl der verarbeiteten Zeilen zurück

apoc.monitor.locks(minWaitTime) Ertrag advertedDeadLocks, lockCount, contendedLockCount, minimumWaitTimeMs, contendedLocks, info

apoc.monitor.kernel() gibt Informationen über den neo4j-Kernel zurück

apoc.monitor.store() gibt Informationen über die Größe der verschiedenen Teile des neo4j Graph Stores zurück

apoc.monitor.ids() gibt die Objekt-IDs zurück, die für diese neo4j-Instanz verwendet werden

apoc.monitor.tx() gibt Informationen über den neo4j Transaktionsmanager zurück

apoc.static.get(name) - gibt den statisch gespeicherten Wert aus der Konfiguration (apoc.static.<key>) oder dem Serverlebensdauerspeicher zurück

apoc.static.getAll(prefix) - gibt statisch gespeicherte Werte aus der Konfiguration (apoc.static.<prefix>.*) oder dem Serverlebensdauerspeicher zurück

apoc.static.list(prefix) - gibt statisch gespeicherte Werte aus der Konfiguration (apoc.static.<prefix>.*) oder dem Serverlebensdauerspeicher zurück

apoc.static.set(name, value) - speichert den Wert unter dem Schlüssel für die Serverlebensdauer-Speicherung, gibt den zuvor gespeicherten oder konfigurierten Wert zurück

apoc.util.sleep(<duration>) | schläft für <duration> Millis, Transaktionsbeendigung wird berücksichtigt

apoc.util.validate(Prädikat, Nachricht, Parameter) | Wenn das Prädikat wahr ergibt, lösen Sie eine Ausnahme aus

apoc.merge.relationship(startNode, relType, , , endNode) - Beziehung mit dynamischem Typ zusammenführen

apoc.nodes.link([nodes],'REL_TYPE') - erstellt eine verknüpfte Liste von Knoten vom ersten bis zum letzten

apoc.nodes.get(node|nodes|id|[ids]) - gibt schnell alle Knoten mit diesen IDs zurück

apoc.nodes.delete(node|nodes|id|[ids]) - schnell alle Knoten mit diesen IDs löschen’s

apoc.get.rels(rel|id|[ids]) - gibt schnell alle Beziehungen mit diesen IDs zurück&#

apoc.example.movies() | Erstellt das Beispielfilmdiagramm

apoc.path.expand(startNode <id>|Node|list, 'TYPE|TYPE_OUT>|<TYPE_IN', '+YesLabel|-NoLabel', minLevel, maxLevel ) Ertragspfad expandiert vom Startknoten gemäß den gegebenen Beziehungen von min. bis max zu den Labelfiltern

apoc.path.expandConfig(startNode <id>|Node|list, ) Ertragspfad vom Startknoten ausgehend erweitern, indem die gegebenen Beziehungen von min zu max-level unter Einhaltung der Label-Filter

apoc.path.subgraphNodes(startNode <id>|Node|list, ) Ertragsknoten Erweitern Sie die vom Startknoten erreichbaren Untergraphenknoten, indem Sie den Beziehungen folgen, bis die maximale Ebene eingehalten wird, wobei die Label-Filter eingehalten werden

apoc.path.subgraphAll(startNode <id>|Node|list, ).

apoc.path.spanningTree(startNode <id>|Node|list, ) Ertragspfad Erweitern Sie einen Spannbaum, der vom Startknoten aus erreichbar ist, indem Sie den Beziehungen folgen, um den Label-Filtern zu folgen

CALL apoc.date.expire(node,time,'time-unit') - Knoten in einer bestimmten Zeit durch Setzen von :TTL-Label und ttl-Eigenschaft ablaufen lassen

CALL apoc.date.expire.in(node,time,'time-unit') - Knoten im gegebenen Zeit-Delta durch Setzen von :TTL-Label und ttl-Eigenschaft ablaufen lassen

apoc.graph.fromData([Knoten],[Beziehungen],'Name',) | erstellt ein virtuelles Graph-Objekt für die spätere Verarbeitung

apoc.graph.from(data,'name',) | erstellt ein virtuelles Diagrammobjekt für die spätere Verarbeitung. Es versucht sein Bestes, die Diagramminformationen aus den übergebenen Daten zu extrahieren

apoc.graph.fromPaths(path,'name',) - erstellt ein virtuelles Diagrammobjekt für die spätere Verarbeitung

apoc.graph.fromPaths([Pfade],'name',) - erstellt ein virtuelles Diagrammobjekt für die spätere Verarbeitung

apoc.graph.fromDB('name',) - erstellt ein virtuelles Diagrammobjekt für die spätere Verarbeitung

apoc.graph.fromCypher('Anweisung',,'Name',) - erstellt ein virtuelles Diagrammobjekt für die spätere Verarbeitung

apoc.lock.all([nodes],[relationships]) erwirbt eine Schreibsperre für die angegebenen Knoten und Beziehungen

apoc.lock.nodes([nodes]) erwirbt eine Schreibsperre für die angegebenen Knoten

apoc.lock.read.nodes([nodes]) erwirbt eine Lesesperre für die angegebenen Knoten

apoc.lock.rels([Beziehungen]) erwirbt eine Schreibsperre für die gegebene Beziehung

apoc.lock.read.rels([relationships]) erwirbt eine Lesesperre für die gegebene Beziehung

apoc.algo.aStar(startNode, endNode, 'KNOWS|<WORKS_WITH|IS_MANAGER_OF>', 'distance','lat','lon') YIELD Pfad, Gewicht - Lauf A* mit Beziehungseigenschaftsname als Kostenfunktion

apoc.algo.aStar(startNode, endNode, 'KNOWS|<WORKS_WITH|IS_MANAGER_OF>', ) YIELD-Pfad, Gewicht - Lauf A* mit Beziehungseigenschaftsname als Kostenfunktion

apoc.algo.dijkstra(startNode, endNode, 'KNOWS|<WORKS_WITH|IS_MANAGER_OF>', 'distance') YIELD path, weight - dijkstra mit dem Beziehungseigenschaftsnamen als Kostenfunktion ausführen

apoc.algo.allSimplePaths(startNode, endNode, 'KNOWS|<WORKS_WITH|IS_MANAGER_OF>', 5) YIELD path, weight - allSimplePaths mit gegebenen Beziehungen und maxNodes ausführen

apoc.algo.dijkstraWithDefaultWeight(startNode, endNode, 'KNOWS|<WORKS_WITH|IS_MANAGER_OF>', 'distance', 10) YIELD path, weight - dijkstra mit dem Beziehungseigenschaftsnamen als Kostenfunktion und einer Standardgewichtung ausführen, wenn die Eigenschaft nicht existiert

apoc.algo.cover(nodes) yield rel - gibt alle Beziehungen zwischen dieser Menge von Knoten zurück

apoc.algo.cliques(minSize) YIELD Cliques - Durchsuchen Sie den Graphen und geben Sie alle maximalen Cliquen (mindestens groß) als minimales Größenargument zurück.

apoc.algo.cliquesWithNode(startNode, minSize) YIELD Cliques - Durchsuchen Sie den Graphen und geben Sie alle maximalen Cliquen zurück, die mindestens so groß sind wie das Argument für die minimale Größe und diesen Knoten enthalten

CALL apoc.algo.wcc() YIELD Anzahl der schwach verbundenen Komponenten

CALL apoc.algo.pageRank(nodes) YIELD node, score - berechnet den PageRank für gegebene Knoten

CALL apoc.algo.pageRankWithConfig(Knoten,) YIELD Node, Score, Info - berechnet den Page Rank für gegebene Nodes

CALL apoc.algo.pageRankStats() YIELD nodeCount - berechnet den Seitenrang im Diagramm für bestimmte Knoten und schreibt möglicherweise zurück

CALL apoc.algo.pageRankWithCypher() - berechnet den Page Rank basierend auf der Verschlüsselungseingabe

CALL apoc.algo.betweenness(['TYPE',…​],nodes,BOTH) YIELD node, score - Berechne die Betweenness-Zentralität für gegebene Knoten

CALL apoc.algo.betweennessCypher(node_cypher,rel_cypher,write) - berechnet die Betweeness-Zentralität basierend auf der Verschlüsselungseingabe

CALL apoc.algo.closeness(['TYPE',…​],nodes, INCOMING) YIELD-Knoten, Score - Nähezentralität für gegebene Knoten berechnen

CALL apoc.algo.community(times,labels,partitionKey,type,direction,weightKey,batchSize) - einfacher Label-Propagation-Kernel

apoc.meta.stats Ertrag labelCount, relTypeCount, propertyKeyCount, nodeCount, relCount, labels, relTypes, stats | gibt die in der Transaktionsdatenbankstatistik gespeicherten Informationen zurück

apoc.meta.data - untersucht eine Teilmenge des Diagramms, um tabellarische Metainformationen bereitzustellen

apoc.meta.schema - untersucht eine Teilmenge des Graphen, um kartenähnliche Metainformationen bereitzustellen

apoc.meta.graph - untersucht den vollständigen Graphen, um den Metagraphen zu erstellen

apoc.meta.graphSample() - untersucht die Datenbankstatistiken, um den Metagraphen sehr schnell zu erstellen, kann zusätzliche Beziehungen melden

apoc.meta.subGraph() - untersucht einen Beispiel-Untergraph, um den Meta-Graphen zu erstellen

apoc.get.nodes(node|id|[ids]) - liefert schnell alle Knoten mit diesen ID’s

apoc.get.rels(rel|id|[ids]) - gibt schnell alle Beziehungen mit diesen IDs zurück&#

apoc.cypher.run(fragment, params) Ertragswert - führt das Lesen des Fragments mit den angegebenen Parametern aus

apoc.cypher.runFile(file oder url) - führt jede Anweisung in der Datei aus, alle durch Semikolon getrennt - derzeit keine Schemaoperationen

apoc.cypher.runFiles([files or urls]) - führt jede Anweisung in den Dateien aus, alle durch Semikolon getrennt

apoc.cypher.runSchemaFile(Datei oder URL) - erlaubt nur Schema-Operationen, führt jede Schema-Anweisung in der Datei aus, alle durch Semikolon getrennt

apoc.cypher.runSchemaFiles([files or urls]) - erlaubt nur Schema-Operationen, führt jede Schema-Anweisung in den Dateien aus, alle durch Semikolon getrennt

apoc.cypher.runMany('cypher statements',) - führt jede durch Semikolon getrennte Anweisung aus und gibt eine Zusammenfassung zurück - derzeit keine Schemaoperationen

apoc.cypher.mapParallel(fragment, params, list-to-parallelize) Ertragswert - führt Fragment in parallelen Batches aus, wobei die Listensegmente _ zugewiesen werden

apoc.cypher.mapParallel2(fragment, params, list-to-parallelize) Ertragswert - führt Fragment in parallelen Batches aus, wobei die Listensegmente _ zugewiesen werden

apoc.cypher.doIt(fragment, params) Ertragswert - führt das Schreiben von Fragmenten mit den angegebenen Parametern aus

apoc.cypher.runTimeboxed('cypherStatement',, timeout) - Anweisung nach Timeout ms abbrechen, wenn nicht beendet

apoc.when(condition, ifQuery, elseQuery:'', params:<>) yield value - basierend auf der Bedingung, führt schreibgeschütztes ifQuery oder elseQuery mit den angegebenen Parametern aus

apoc.do.when(condition, ifQuery, elseQuery:'', params:<>) yield value - basierend auf der Bedingung, führt das Schreiben von ifQuery oder elseQuery mit den angegebenen Parametern aus

apoc.case([condition, query, condition, query, …​], elseQuery:'', params:<>) Ertragswert - führt eine Liste von bedingten / schreibgeschützten Abfragepaaren aus, führt die zugehörige Abfrage aus die erste bedingte Auswertung als wahr (oder die else-Abfrage, wenn keine wahr ist) mit den angegebenen Parametern

apoc.do.case([condition, query, condition, query, …​], elseQuery:'', params:<>) Ertragswert - führt eine Liste von bedingten / schreibenden Abfragepaaren aus, führt die zugehörige Abfrage aus die erste bedingte Auswertung als wahr (oder die else-Abfrage, wenn keine wahr ist) mit den angegebenen Parametern

apoc.gephi.add(url-or-key, workspace, data, weightproperty) | Datenströme an Gephi . übergeben

apoc.atomic.add(node/relatonship,propertyName,number) Summiert den Wert der Eigenschaft mit dem Wert 'Zahl'

apoc.atomic.subtract(node/relatonship,propertyName,number) Subtrahiert den 'Zahl'-Wert vom Eigenschafts-Wert

apoc.atomic.concat(node/relatonship,propertyName,string) Verbindet den Wert der Eigenschaft mit dem 'String'-Wert

apoc.atomic.insert(node/relatonship,propertyName,position,value) füge einen Wert in den Arraywert der Eigenschaft bei 'position' ein

apoc.atomic.remove(node/relatonship,propertyName,position) Entferne das Element an der Position 'position'

apoc.atomic.update(node/relatonship,propertyName,updateOperation) Aktualisieren Sie den Wert einer Eigenschaft mit einer Chiffrieroperation (z. B. "n.prop1+n.prop2")

apoc.math.regr(label, propertyY, propertyX) - Berechnet das Bestimmtheitsmaß (R-Quadrat) für die Werte von propertyY und propertyX im bereitgestellten Label

apoc.mongodb.get(host-or-port,db-or-null,collection-or-null,query-or-null,[compatibleValues=true|false]) Ertragswert - Führe einen Suchvorgang für die mongodb-Sammlung durch

apoc.mongodb.count(host-or-port,db-or-null,collection-or-null,query-or-null) Ertragswert - Führen Sie eine Suchoperation für die mongodb-Sammlung durch

apoc.mongodb.first(host-or-port,db-or-null,collection-or-null,query-or-null,[compatibleValues=true|false]) Ertragswert - Führe eine erste Operation für die mongodb-Sammlung durch

apoc.mongodb.find(host-or-port,db-or-null,collection-or-null,query-or-null,projection-or-null,sort-or-null,[compatibleValues=true|false]) Ertragswert - Führen Sie einen Such-, Projekt-, Sortiervorgang für die Mongodb-Sammlung durch

apoc.mongodb.insert(host-or-port,db-or-null,collection-or-null,list-of-maps) - fügt die angegebenen Dokumente in die mongodb-Sammlung ein

apoc.mongodb.delete(host-or-port,db-or-null,collection-or-null,list-of-maps) - fügt die angegebenen Dokumente in die mongodb-Sammlung ein

apoc.mongodb.update(host-or-port,db-or-null,collection-or-null,list-of-maps) - fügt die angegebenen Dokumente in die mongodb-Sammlung ein

Führen Sie eine parallele Suche über mehrere Indizes durch und geben Sie eine reduzierte Darstellung der gefundenen Knoten zurück: Knoten-ID, Labels und die gesuchte Eigenschaft. apoc.search.nodeShortAll( Karte von Label und Eigenschaften, nach denen gesucht wird, Operator: EXACT / CONTAINS / STARTS WITH | ENDS WITH / = / <> / < / > …​, value ). Alle 'Treffer' werden zurückgegeben.

Führen Sie eine parallele Suche über mehrere Indizes durch und geben Sie eine reduzierte Darstellung der gefundenen Knoten zurück: Knoten-ID, Labels und die gesuchten Eigenschaften. apoc.search.nodeReduced( Karte von Label und Eigenschaften, nach denen gesucht wird, Operator: EXACT | CONTAINS | STARTS WITH | ENDS WITH, searchValue ). Mehrere Suchergebnisse für denselben Knoten werden zu einem Datensatz zusammengeführt.

Führen Sie eine parallele Suche über mehrere Indizes durch und geben Sie eine reduzierte Darstellung der gefundenen Knoten zurück: Knoten-ID, Labels und die gesuchten Eigenschaften. apoc.search.multiSearchReduced( Karte von Label und Eigenschaften, nach denen gesucht wird, Operator: EXACT | CONTAINS | STARTS WITH | ENDS WITH, searchValue ). Mehrere Suchergebnisse für denselben Knoten werden zu einem Datensatz zusammengeführt.

Führen Sie eine parallele Suche über mehrere Indizes durch, die Knoten zurückgeben. Verwendung apoc.search.nodeAll( Karte von Label und Eigenschaften, nach denen gesucht wird, Operator: EXACT | CONTAINS | STARTS WITH | ENDS WITH, searchValue ) gibt alle in den verschiedenen Suchen gefundenen Nodes zurück.

Führen Sie eine parallele Suche über mehrere Indizes durch, die Knoten zurückgeben. Verwendung apoc.search.node( Karte von Label und Eigenschaften, nach denen gesucht wird, Operator: EXACT | CONTAINS | STARTS WITH | ENDS WITH, searchValue ) gibt alle DISTINCT Nodes zurück, die in den verschiedenen Suchen gefunden wurden.

apoc.schema.assert(, , dropExisting : true) Ertragslabel, key, unique, action - löscht alle anderen vorhandenen Indizes und Constraints, wenn dropExisting true ist (Standard ist true ) und bestätigt, dass am Ende der Operation die angegebenen Indizes und Unique Constraints vorhanden sind Label:Schlüsselpaar wird als eine Einschränkung/ein Label betrachtet

CALL apoc.schema.nodes() ergibt Name, Label, Eigenschaften, Status, Typ

CALL apoc.schema.relationships() Ertragsname, StartLabel, Typ, EndLabel, Eigenschaften, Status

apoc.coll.zipToRows(list1,list2) - erstellt Paare wie zip, gibt aber eine Zeile pro Paar aus

apoc.coll.split(Liste,Wert) | teilt die Sammlung auf gegebene Wertezeilen von Listen auf, der Wert selbst wird nicht Teil der resultierenden Listen sein

apoc.load.ldap("Schlüssel" oder ,) Einträge aus einer LDAP-Quelle laden (Yield-Eintrag)

apoc.load.driver('org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver') JDBC-Treiber der Quelldatenbank registrieren

apoc.load.jdbc('Schlüssel oder URL','Tabelle oder Anweisung') YIELD-Zeile - Laden aus einer relationalen Datenbank, aus einer vollständigen Tabelle oder einer SQL-Anweisung

veraltet - bitte verwenden Sie: apoc.load.jdbc('key or url','statement',[params]) YIELD-Zeile - Laden aus relationaler Datenbank, aus einer SQL-Anweisung mit Parametern

apoc.load.jdbcUpdate('key or url','statement',[params]) YIELD-Zeile - Aktualisieren der relationalen Datenbank aus einer SQL-Anweisung mit optionalen Parametern

apoc.load.jsonArray('url') YIELD value - Array von JSON URL (z.B. Web-Api) laden, um JSON als Wertestrom zu importieren

apoc.load.json('url',path, config) YIELD-Wert - Importieren Sie JSON als Wertestrom, wenn es sich bei JSON um ein Array oder einen einzelnen Wert handelt, wenn es sich um eine Karte handelt

apoc.load.jsonParams('url',,payload, config) YIELD-Wert - Laden von der JSON-URL (z

apoc.load.xml('http://example.com/test.xml', 'xPath',config, false) YIELD-Wert als doc CREATE (p:Person) SET p.name = doc.name von XML-URL laden (zB Web-Api) um XML als einzelne verschachtelte Karte mit Attributen und _type, _text und _childrenx Feldern zu importieren.

apoc.load.xmlSimple('http://example.com/test.xml') YIELD value as doc CREATE (p:Person) SET p.name = doc.name Laden von XML URL (zB Web-Api) zum Importieren XML als einzelne verschachtelte Karte mit Attributen und _type-, _text- und _children-Feldern. Diese Methode funktioniert absichtlich nicht mit XML Mixed Content.

apoc.generate.ba(noNodes, edgePerNode, label, type) - erzeugt einen Zufallsgraphen nach dem Barabasi-Albert-Modell

apoc.generate.ws(noNodes, degree, beta, label, type) - erzeugt einen Zufallsgraphen nach dem Watts-Strogatz-Modell

apoc.generate.er(noNodes, noEdges, label, type) - erzeugt einen Zufallsgraphen nach dem Erdos-Renyi-Modell

apoc.generate.complete(noNodes, label, type) - erzeugt einen zufälligen vollständigen Graphen

apoc.generate.simple(degrees, label, type) - erzeugt einen einfachen Zufallsgraphen entsprechend der gegebenen Gradverteilung

apoc.index.addAllNodes('name',, ) YIELD-Typ, Name, Konfiguration - Erstellen Sie einen Freitextsuchindex

apoc.index.addAllNodesExtended('name',, ) YIELD type, name, config - Erstellen Sie einen Freitextsuchindex mit speziellen Optionen

apoc.index.search('name', 'query', [maxNumberOfResults]) YIELD node, weight - Suche nach Knoten im Freitextindex, die der angegebenen Abfrage entsprechen

apoc.index.relatedNodes([nodes],label,key,'<TYPE'/'TYPE>'/'TYPE',limit) yield node - Schemabereichsscan, der die Indexreihenfolge beibehält und ein Limit hinzufügt und den gegenüberliegenden Knoten der Beziehung mit dem angegebenen prüft Satz von Knoten

apoc.index.orderedRange(label,key,min,max,sort-relevance,limit) yield node - Schemabereichsscan, der die Indexreihenfolge beibehält und Grenzen hinzufügt, Werte können null sein, Grenzen sind inklusive

apoc.index.orderedByText(label,key,operator,value,sort-relevance,limit) Ertragsknoten - Schema-String-Suche, die die Indexreihenfolge beibehält und die Grenze hinzufügt, Operator ist 'STARTS WITH' oder 'CONTAINS'

apoc.schema.properties.distinct(label, key) - gibt schnell alle eindeutigen Werte für einen bestimmten Schlüssel zurück

apoc.schema.properties.distinctCount([label], [key]) YIELD label, key, value, count - gibt schnell alle unterschiedlichen Werte und Zählungen für einen bestimmten Schlüssel zurück

apoc.index.nodes('Label','prop:value*') YIELD-Knoten - Lucene-Abfrage nach Knotenindex mit dem angegebenen Labelnamen

apoc.index.forNodes('name',) YIELD type,name,config - ruft oder erstellt den Knotenindex

apoc.index.forRelationships('name',) YIELD type,name,config - Ruft den Beziehungsindex ab oder erstellt ihn

apoc.index.remove('name') YIELD type,name,config - entfernt einen manuellen Index

apoc.index.list() - YIELD type,name,config - listet alle manuellen Indizes auf

apoc.index.relationships('TYPE','prop:value*') YIELD rel - lucene-Abfrage zum Beziehungsindex mit dem angegebenen Typnamen

apoc.index.between(node1,'TYPE',node2,'prop:value*') YIELD rel - lucene-Abfrage nach dem Beziehungsindex mit dem angegebenen Typnamen, der von einer oder beiden Seiten gebunden ist (jeder Knotenparameter kann null sein)

out(node,'TYPE','prop:value*') YIELD-Knoten - lucene-Abfrage zum Beziehungsindex mit dem angegebenen Typnamen für ausgehende Beziehung des gegebenen Knotens, gibt Endknoten zurück

apoc.index.in(node,'TYPE','prop:value*') YIELD-Knoten-Lucene-Abfrage auf dem Beziehungsindex mit dem angegebenen Typnamen für eingehend Beziehung des gegebenen Knotens, gibt Startknoten zurück

apoc.index.addNode(node,['prop1',…​]) füge einem Index einen Knoten für jedes Label hinzu, das es hat

apoc.index.addNodeByLabel(node,'Label',['prop1',…​]) füge einem Index einen Knoten für das angegebene Label hinzu

apoc.index.addNodeByName('name',node,['prop1',…​]) Knoten zu einem Index für den angegebenen Namen hinzufügen

apoc.index.addRelationship(rel,['prop1',…​]) füge eine Beziehung zu einem Index für seinen Typ hinzu

apoc.index.addRelationshipByName('name',rel,['prop1',…​]) füge eine Beziehung zu einem Index für den Vornamen hinzu

apoc.index.removeNodeByName('name',node) Knoten aus einem Index für den angegebenen Namen entfernen

apoc.index.removeRelationshipByName('name',rel) Entferne die Beziehung aus einem Index für den angegebenen Namen

apoc.log.error(message, params) - protokolliert Fehlermeldungen

apoc.log.warn(message, params) - protokolliert Warnmeldungen

apoc.log.info(message, params) - Log-Info-Meldung

apoc.log.debug(message, params) - protokolliert Debug-Meldungen

apoc.text.phonetic(value) yield value - Berechne die US_ENGLISH phonetische Soundex-Codierung aller Wörter des Textwerts, der eine einzelne Zeichenfolge oder eine Liste von Zeichenfolgen sein kann

apoc.text.phoneticDelta(text1, text2) yield phonetic1, phonetic2, delta - Berechne den US_ENGLISH Soundex-Zeichenunterschied zwischen zwei gegebenen Strings

apoc.es.stats(host-url-Key) - elastische Suchstatistiken

apoc.es.get(host-or-port,index-or-null,type-or-null,id-or-null,query-or-null,payload-or-null) Ertragswert - Führe einen GET-Vorgang durch elastische Suche

apoc.es.query(host-or-port,index-or-null,type-or-null,query-or-null,payload-or-null) Ertragswert - Führe einen SEARCH-Vorgang für die elastische Suche durch

apoc.es.getRaw(host-or-port,path,payload-or-null) Ertragswert - Führe eine Roh-GET-Operation für die elastische Suche durch

apoc.es.postRaw(host-or-port,path,payload-or-null) Ertragswert – Führe einen Roh-POST-Vorgang bei der elastischen Suche durch

apoc.es.post(host-or-port,index-or-null,type-or-null,query-or-null,payload-or-null) Ertragswert - Führen Sie einen POST-Vorgang für die elastische Suche durch

apoc.es.put(host-or-port,index-or-null,type-or-null,id-or-null,query-or-null,payload-or-null) Ertragswert - Führe eine PUT-Operation auf . durch elastische Suche

apoc.export.cypher.all(file,config) - exportiert die gesamte Datenbank inkl. Indizes als Chiffre-Anweisungen zur bereitgestellten Datei

apoc.export.cypher.data(nodes,rels,file,config) - exportiert vorgegebene Knoten und Beziehungen inkl. Indizes als Chiffre-Anweisungen zur bereitgestellten Datei

apoc.export.cypher.graph(graph,file,config) - exportiert das angegebene Graph-Objekt inkl. Indizes als Chiffre-Anweisungen zur bereitgestellten Datei

apoc.export.cypher.query(query,file,config) - exportiert Knoten und Beziehungen aus der Verschlüsselungsanweisung inkl. Indizes als Chiffre-Anweisungen zur bereitgestellten Datei

apoc.export.cypher.schema(file,config) - exportiert alle Schema-Indizes und Einschränkungen nach cypher

apoc.export.cypherAll(file,config) - exportiert die gesamte Datenbank inkl. Indizes als Chiffre-Anweisungen zur bereitgestellten Datei

apoc.export.cypherData(nodes,rels,file,config) - exportiert vorgegebene Knoten und Beziehungen inkl. Indizes als Chiffre-Anweisungen zur bereitgestellten Datei

apoc.export.cypherGraph(graph,file,config) - exportiert das angegebene Graph-Objekt inkl. Indizes als Chiffre-Anweisungen zur bereitgestellten Datei

apoc.export.cypherQuery(query,file,config) - exportiert Knoten und Beziehungen aus der Verschlüsselungsanweisung inkl. Indizes als Chiffre-Anweisungen zur bereitgestellten Datei

apoc.import.graphml(file,config) - importiert die Graphml-Datei

apoc.export.graphml.all(file,config) - exportiert die gesamte Datenbank als graphml in die bereitgestellte Datei

apoc.export.graphml.data(nodes,rels,file,config) - exportiert die angegebenen Knoten und Beziehungen als graphml in die bereitgestellte Datei

apoc.export.graphml.graph(graph,file,config) - exportiert das angegebene Graph-Objekt als graphml in die bereitgestellte Datei

apoc.export.graphml.query(query,file,config) - exportiert Knoten und Beziehungen aus der Verschlüsselungsanweisung als graphml in die bereitgestellte Datei

apoc.spatial.sortPathsByDistance(List<Path>) sortiert die angegebenen Pfade anhand der Geoinformationen (lat/long) in aufsteigender Reihenfolge

apoc.spatial.geocodeOnce('address') YIELD Standort, Breitengrad, Längengrad, Beschreibung, osmData - Geografischen Standort der Adresse vom Openstreetmap-Geokodierungsdienst nachschlagen

apoc.spatial.geocode('address') YIELD Standort, Breitengrad, Längengrad, Beschreibung, osmData - Geografischen Standort der Adresse vom Openstreetmap-Geokodierungsdienst nachschlagen

apoc.create.node(['Label'], ) - Knoten mit dynamischen Labels erstellen

apoc.create.addLabels( [node,id,ids,nodes], ['Label',…​]) - fügt dem oder den Knoten die angegebenen Labels hinzu

apoc.create.setProperty( [node,id,ids,nodes], key, value) - setzt die angegebene Eigenschaft auf den/die Knoten

apoc.create.setRelProperty( [rel,id,ids,rels], key, value) - setzt die angegebene Eigenschaft für die Beziehung(en)

apoc.create.setProperties( [node,id,ids,nodes], [keys], [values]) - setzt die angegebene Eigenschaft auf den/den Knoten(n)

apoc.create.setRelProperties( [rel,id,ids,rels], [keys], [values]) - setzt die angegebene Eigenschaft für die Beziehung(en)

apoc.create.setLabels( [node,id,ids,nodes], ['Label',…​]) - setzt die angegebenen Labels, nicht übereinstimmende Labels werden auf dem oder den Knoten entfernt

apoc.create.removeLabels( [node,id,ids,nodes], ['Label',…​]) - entfernt die angegebenen Labels von dem oder den Knoten

apoc.create.nodes(['Label'], []) Erstellen Sie mehrere Knoten mit dynamischen Labels

apoc.create.relationship(person1,'weiß',, person2) Beziehung mit dynamischem rel-Typ aufbauen

apoc.create.vNode(['Label'], ) gibt einen virtuellen Knoten zurück

apoc.create.vNodes(['Label'], []) gibt virtuelle Knoten zurück

apoc.create.vRelationship(nodeFrom,'KNOWS',, nodeTo) gibt eine virtuelle Beziehung zurück

apoc.create.uuids(count) yield uuid - erstellt 'count' UUIDs

apoc.warmup.run() - lädt alle Nodes und Rels schnell in den Speicher, indem eine Seite nach der anderen übersprungen wird

Enthält Beschreibungen der verfügbaren Verfahren. Geben Sie eine Suchzeichenfolge ein, um die Ergebnisse einzugrenzen. Um auch im Beschreibungstext zu suchen, fügen Sie + an das Ende der Suchzeichenfolge an.

apoc.refactor.rename.label(oldLabel, newLabel, [Knoten]) | Benennen Sie ein Label für alle Knoten von 'oldLabel' in 'newLabel' um. Wenn 'Knoten' bereitgestellt wird, wird die Umbenennung nur auf diesen Satz angewendet

apoc.refactor.rename.type(oldType, newType, [rels]) | Benennen Sie alle Beziehungen mit dem Typ 'oldType' in 'newType' um. Wenn 'rels' angegeben wird, wird die Umbenennung nur auf dieses Set angewendet

apoc.refactor.rename.nodeProperty(alterName, neuerName, [Knoten]) | Benennen Sie alle Knoteneigenschaften von 'oldName' in 'newName' um. Wenn 'Knoten' bereitgestellt wird, wird die Umbenennung nur auf diesen Satz angewendet

apoc.refactor.rename.typeProperty(alterName, neuerName, [rels]) | Benennen Sie alle Beziehungseigenschaften von 'oldName' in 'newName' um. Wenn 'rels' angegeben wird, wird die Umbenennung nur auf dieses Set angewendet

apoc.refactor.extractNode([rel1,rel2,…​], [labels],'OUT','IN') Knoten aus Beziehungen extrahieren

apoc.refactor.collapseNode([node1,node2],'TYPE') Knoten auf Beziehung reduzieren, Knoten mit einer rel wird zur Selbstbeziehung

apoc.refactor.cloneNodes([node1,node2,…​]) Klonknoten mit ihren Labels und Eigenschaften

apoc.refactor.cloneNodesWithRelationships([node1,node2,…​]) Klonknoten mit ihren Labels, Eigenschaften und Beziehungen

apoc.refactor.mergeNodes([node1,node2]) Knoten an erster Stelle in der Liste zusammenführen

apoc.refactor.mergeRelationships([rel1,rel2]) führt Beziehungen auf den ersten in der Liste zusammen

apoc.refactor.setType(rel, 'NEW-TYPE') Beziehungstyp ändern

apoc.refactor.to(rel, endNode) leitet die Beziehung um, um einen neuen Endknoten zu verwenden

apoc.refactor.invert(rel) invertiert die Beziehungsrichtung

apoc.refactor.from(rel, startNode) leitet die Beziehung um, um einen neuen Startknoten zu verwenden

apoc.refactor.normalizeAsBoolean(entity, propertyKey, true_values, false_values) normalisieren/konvertieren eine Eigenschaft in boolean

apoc.refactor.categorize(sourceKey, type, ausgehend, label, targetKey, copyKeys, batchSize) verwandelt jeden eindeutigen propertyKey in einen Kategorieknoten und verbindet sich damit

apoc.convert.setJsonProperty(node,key,complexValue) - setzt den in JSON serialisierten Wert als Eigenschaft mit dem angegebenen Namen auf dem Knoten

apoc.convert.toTree([paths]) erstellt einen Stream von verschachtelten Dokumenten, die die mindestens eine Wurzel dieser Pfade darstellen

apoc.couchbase.get(nodes, Bucket, documentId) Yield-ID, Expiration, Cas, mutationToken, content - Ruft ein Couchbase-JSON-Dokument anhand seiner eindeutigen ID ab.

apoc.couchbase.exists(nodes, Bucket, documentId) yield value - Prüfe, ob ein Couchbase-JSON-Dokument mit der angegebenen ID existiert.

apoc.couchbase.insert(nodes, Bucket, documentId, jsonDocument) Yield id, Expiration, cas, mutationToken, content - Fügen Sie ein Couchbase-Json-Dokument mit seiner eindeutigen ID ein.

apoc.couchbase.upsert(nodes, Bucket, documentId, jsonDocument) Yield-ID, Expiration, Cas, mutationToken, content - Ein Couchbase-JSON-Dokument mit seiner eindeutigen ID einfügen oder überschreiben.

apoc.couchbase.append(nodes, Bucket, documentId, jsonDocument) yield id, expire, cas, mutationToken, content - Hängen Sie ein Couchbase-Json-Dokument an ein vorhandenes an.

apoc.couchbase.prepend(nodes, Bucket, documentId, jsonDocument) Yield id, Expiration, cas, mutationToken, content - Präsentieren Sie ein Couchbase-Json-Dokument einem vorhandenen Dokument voran.

apoc.couchbase.remove(nodes, Bucket, documentId) Yield-ID, Expiration, Cas, mutationToken, content - Entfernen Sie das Couchbase-JSON-Dokument, das durch seine eindeutige ID identifiziert wird.

apoc.couchbase.replace(nodes, Bucket, documentId, jsonDocument) yield id,ablauf, cas, mutationToken, content - Ersetzen Sie den Inhalt des Couchbase-JSON-Dokuments, das durch seine eindeutige ID identifiziert wird.

apoc.couchbase.query(nodes, Bucket, Statement) yield queryResult - führt eine einfache, nicht parametrisierte N1QL-Anweisung aus.

apoc.couchbase.posParamsQuery(nodes, Bucket, Statement, params) yield queryResult - führt eine N1QL-Anweisung mit Positionsparametern aus.

apoc.couchbase.namedParamsQuery(nodes, Bucket, Statement, paramNames, paramValues) yield queryResult - führt eine N1QL-Anweisung mit benannten Parametern aus.

apoc.util.sha1([Werte]) | berechnet den sha1 der Verkettung aller Stringwerte der Liste

apoc.util.sha256([Werte]) | berechnet den sha256 der Verkettung aller Stringwerte der Liste

apoc.util.sha384([Werte]) | berechnet das sha384 der Verkettung aller Stringwerte der Liste

apoc.util.sha512([Werte]) | berechnet den sha512 der Verkettung aller Stringwerte der Liste

apoc.util.md5([Werte]) | berechnet den md5 der Verkettung aller Stringwerte der Liste

apoc.node.relationship.exists(node, [rel-direction-pattern]) - liefert effektiv wahr, wenn der Knoten die Beziehungen des Musters hat

apoc.nodes.connected(start, end, [rel-direction-pattern]) - liefert effektiv true, wenn der Knoten mit dem anderen Knoten verbunden ist

apoc.node.degree(node, [rel-direction-pattern]) - liefert den Grad effektiv, wenn der Knoten die Beziehungen des Musters hat

apoc.node.relationship.types(node, [rel-direction-pattern]) - ergibt unterschiedliche Beziehungstypen

apoc.nodes.isDense(node) - gibt true zurück, wenn es sich um einen dichten Knoten handelt

toYears(timestap) oder toYears(date[,format]) konvertiert den Zeitstempel in Gleitkommajahre

apoc.date.fields('2012-12-23',('yyyy-MM-dd')) - gibt Spalten und eine Kartendarstellung des Datums zurück, das mit dem angegebenen Format mit Einträgen für Jahre,Monate,Wochentage,Tage,Stunden geparst wurde ,Minuten,Sekunden,Zoneid

apoc.date.currentTimestamp() - gibt System.currentTimeMillis() zurück

apoc.date.format(12345,('ms|s|m|h|d'),('yyyy-MM-dd HH:mm:ss zzz'),('TZ')) String-Darstellung des Zeitwerts abrufen optional unter Verwendung der angegebenen Einheit (Standard ms) unter Verwendung des angegebenen Formats (Standard-ISO) und der angegebenen Zeitzone (Standard-aktueller TZ)

apoc.date.parse('2012-12-23','ms|s|m|h|d','yyyy-MM-dd') analysiert Datumszeichenfolge im angegebenen Format in die angegebene Zeiteinheit

apoc.date.systemTimezone() gibt den Anzeigenamen der Systemzeitzone zurück

apoc.date.convert(12345, 'ms', 'd') wandelt einen Zeitstempel in einer Zeiteinheit in einen einer anderen Zeiteinheit um

apoc.date.add(12345, 'ms', -365, 'd') einen Zeitstempel in einer Zeiteinheit gegeben, fügt einen Wert der angegebenen Zeiteinheit hinzu

apoc.algo.cosineSimilarity([vector1], [vector2]) bei zwei Sammlungsvektoren, Cosinus-Ähnlichkeit berechnen

apoc.algo.euclideanDistance([vector1], [vector2]) bei zwei Sammlungsvektoren den euklidischen Abstand berechnen (Quadratwurzel der Summe der quadrierten Differenzen)

apoc.algo.euclideanSimilarity([vector1], [vector2]) bei zwei Sammlungsvektoren, Ähnlichkeit basierend auf euklidischem Abstand berechnen

apoc.meta.type(value) - Typname eines Wertes (INTEGER,FLOAT,STRING,BOOLEAN,RELATIONSHIP,NODE,PATH,NULL,UNKNOWN,MAP,LIST)

apoc.meta.typeName(value) - Typname eines Wertes (INTEGER,FLOAT,STRING,BOOLEAN,RELATIONSHIP,NODE,PATH,NULL,UNKNOWN,MAP,LIST)

apoc.meta.types(node-relationship-map) - gibt eine Zuordnung von Schlüsseln zu Typen zurück

apoc.meta.isType(value,type) - gibt eine Zeile zurück, wenn der Typname mit keinem übereinstimmt, wenn nicht (INTEGER,FLOAT,STRING,BOOLEAN,RELATIONSHIP,NODE,PATH,NULL,UNKNOWN,MAP,LIST)

apoc.cypher.runFirstColumn(statement, params, ExpectMultipleValues) - führt die Anweisung mit den angegebenen Parametern aus, gibt nur die erste Spalte zurück, wenn ExpectMultipleValues ​​wahr ist, sammelt die Ergebnisse in einem Array

apoc.math.maxLong() | gibt den maximalen Wert zurück, den ein Long haben kann

apoc.math.minLong() | gibt den minimalen Wert zurück, den ein Long haben kann

apoc.math.maxDouble() | gibt den größten positiven endlichen Wert vom Typ double zurück

apoc.math.minDouble() | den kleinsten positiven Wert ungleich null vom Typ double zurückgeben

apoc.math.maxInt() | gibt den maximalen Wert zurück, den ein int haben kann

apoc.math.minInt() | gibt den minimalen Wert zurück, den ein int haben kann

apoc.math.maxByte() | gibt den maximalen Wert zurück, den ein Byte haben kann

apoc.math.minByte() | gibt den minimalen Wert zurück, den ein Byte haben kann

Apoc.Zahl.format(Zahl) | formatieren Sie ein Long oder Double mit dem Standardsystemmuster und der Standardsprache, um eine Zeichenfolge zu erzeugen

apoc.number.parseInt(text) | einen Text mit dem Standardsystemmuster und der Standardsprache analysieren, um ein langes . zu erzeugen

apoc.number.parseFloat(text) | einen Text mit dem Standardsystemmuster und der Standardsprache analysieren, um ein Double zu erzeugen

RETURN apoc.schema.node.indexExists(labelName, propertyNames)

RETURN apoc.schema.node.constraintExists(labelName, propertyNames)

RETURN apoc.schema.relationship.constraintExists(type, propertyNames)

apoc.coll.pairs([1,2,3]) gibt [1,2],[2,3],[3,null] zurück

apoc.coll.pairsMin([1,2,3]) gibt [1,2],[2,3] zurück

apoc.coll.contains(coll, value) optimiert enthält Operation (mit einem HashSet) (gibt eine einzelne Zeile zurück oder nicht)

apoc.coll.indexOf(coll, Wert) | Wertstellung in der Liste

apoc.coll.containsAll(coll, values) optimierte enthält-all-Operation (mit einem HashSet) (gibt eine einzelne Zeile zurück oder nicht)

apoc.coll.containsSorted(coll, value) optimiert enthält eine sortierte Listenoperation (Collections.binarySearch) (gibt eine einzelne Zeile zurück oder nicht)

apoc.coll.containsAllSorted(coll, value) optimiert enthält-alle bei einer sortierten Listenoperation (Collections.binarySearch) (gibt eine einzelne Zeile zurück oder nicht)

apoc.coll.toSet([list]) gibt eine eindeutige Liste zurück, die von einem Set unterstützt wird

apoc.coll.sort(coll) nach Sammlungen sortieren

apoc.coll.sortNodes([nodes], 'name') sortiert Knoten nach Eigenschaft

apoc.coll.sortMaps([maps], 'name') - Karten nach Eigenschaft sortieren

apoc.coll.union(first, second) - erstellt die eindeutige Vereinigung der 2 Listen

apoc.coll.subtract(first, second) - gibt einen eindeutigen Satz der ersten Liste zurück, wobei alle Elemente der zweiten Liste entfernt wurden

apoc.coll.removeAll(first, second) - gibt die erste Liste zurück, wobei alle Elemente der zweiten Liste entfernt wurden

apoc.coll.intersection(first, second) - gibt den eindeutigen Schnittpunkt der beiden Listen zurück

apoc.coll.disjunction(first, second) - gibt die disjunkte Menge der beiden Listen zurück

apoc.coll.unionAll(first, second) - erstellt die vollständige Union mit Duplikaten der beiden Listen

apoc.coll.shuffle(coll) - gibt die gemischte Liste zurück

apoc.coll.randomItem(coll)- gibt ein zufälliges Element aus der Liste zurück oder null auf einer leeren oder null-Liste

apoc.coll.randomItems(coll, itemCount, allowRepick: false) - gibt eine Liste mit zufälligen ItemCount-Elementen aus der ursprünglichen Liste zurück, optional können ausgewählte Elemente erneut ausgewählt werden

apoc.coll.containsDuplicates(coll) – gibt true zurück, wenn eine Sammlung doppelte Elemente enthält

apoc.coll.duplicates(coll) - gibt eine Liste von doppelten Elementen in der Sammlung zurück

apoc.coll.duplicatesWithCount(coll) - gibt eine Liste von doppelten Elementen in der Sammlung und deren Anzahl zurück, geordnet nach Element und Anzahl (z. B. [, ] )

apoc.coll.occurrences(coll, item) - gibt die Anzahl des angegebenen Elements in der Sammlung zurück

apoc.coll.flatten(coll) - verschachtelte Liste reduzieren

apoc.coll.reverse(coll) - gibt die umgekehrte Liste zurück

apoc.coll.sortMulti(coll, ['^name','age'],[limit],[skip]) - Sortiert die Kartenliste nach mehreren Sortierfeldern (aufsteigend mit dem Präfix ^) und wendet optional limit und skip an

apoc.map.groupBy([maps/nodes/relationships],'key') yield value - erstellt eine Karte der Liste, die durch die angegebene Eigenschaft verschlüsselt ist, mit einzelnen Werten

apoc.map.groupByMulti([maps/nodes/relationships],'key') yield value - erstellt eine Karte der Liste, die durch die angegebene Eigenschaft verschlüsselt ist, mit Listenwerten

apoc.map.merge(first,second) - führt zwei Karten zusammen

apoc.map.mergeList([]) Ertragswert - führt alle Karten in der Liste zu einer zusammen

apoc.map.clean(map,[skip,keys],[skip,values]) yield map entfernt die in diesen Listen enthaltenen Schlüssel und Werte, gut für die Datenbereinigung aus CSV/JSON

apoc.map.updateTree(tree,key, ) gibt die Karte zurück - fügt die Karte auf jeder Ebene des verschachtelten Baums, wo die Schlüssel-Wert-Paare übereinstimmen

apoc.map.flatten(map) Ertragskarte - verschachtelte Elemente in der Karte mit Punktnotation glätten

apoc.map.sortedProperties(map, ignoreCase:true) - gibt eine Liste von Schlüssel/Wert-Listenpaaren zurück, wobei die Paare alphabetisch nach Schlüsseln sortiert sind, mit optionaler Groß-/Kleinschreibung

RETURN apok.version() | die aktuelle installierte APOC-Version zurückgeben

apoc.scoring.existence(5, true) gibt die angegebene Punktzahl zurück, wenn sie wahr ist, 0, wenn sie falsch ist

apoc.scoring.pareto(10, 20, 100, 11) wendet eine Pareto-Bewertungsfunktion auf die Eingaben an

apoc.text.replace(text, regex, replace) - Ersetze jeden Teilstring des angegebenen Strings, der dem angegebenen regulären Ausdruck entspricht, durch den angegebenen Ersatz.

apoc.text.regreplace(text, regex, replace) - Ersetze jeden Teilstring des angegebenen Strings, der mit dem angegebenen regulären Ausdruck übereinstimmt, durch den angegebenen Ersatz.

apoc.text.split(text, regex, limit) - teilt den gegebenen Text um Übereinstimmungen der gegebenen Regex auf.

apoc.text.regexGroups(text, regex) - gibt alle übereinstimmenden Gruppen der Regex für den angegebenen Text zurück.

apoc.text.join(['text1','text2',…​], delimiter) - Verbinde die angegebenen Strings mit dem angegebenen Delimiter.

apoc.text.clean(text) - Entfernen Sie alles außer alphanumerischen Zeichen aus der angegebenen Zeichenfolge und wandeln Sie sie in Kleinbuchstaben um.

apoc.text.compareCleaned(text1, text2) - vergleicht die angegebenen Zeichenfolgen, die von allem befreit sind, außer alphanumerischen Zeichen, die in Kleinbuchstaben umgewandelt wurden.

apoc.text.distance(text1, text2) - vergleiche die angegebenen Strings mit der Methode StringUtils.distance(text1, text2)

apoc.text.fuzzyMatch(text1, text2) - Überprüfen Sie, ob 2 Wörter auf unscharfe Weise zugeordnet werden können. Abhängig von der Länge des Strings werden mehr Zeichen zugelassen, die bearbeitet werden müssen, damit sie mit dem zweiten String übereinstimmen.

apoc.text.urlencode(text) - gibt den urlencodierten Text zurück

apoc.text.urldecode(text) - gibt den urldekodierten Text zurück

apoc.text.lpad(text,count,delim) YIELD value - links auffüllen der Zeichenfolge auf die angegebene Breite

apoc.text.rpad(text,count,delim) YIELD value - fülle die Zeichenfolge rechts auf die angegebene Breite auf

apoc.text.format(text,[params]) - sprintf formatiert den String mit den angegebenen Parametern

apoc.text.slug(text, delim) - Slug den Text mit dem angegebenen Trennzeichen

apoc.text.random(length, valid) YIELD value - Generiere eine zufällige Zeichenfolge

apoc.text.capitalize(text) YIELD value - Großschreibung des ersten Buchstabens des Wortes

apoc.text.capitalizeAll(text) YIELD value - Großschreibung des ersten Buchstabens jedes Wortes im Text

apoc.text.decapitalize(text) YIELD-Wert - den ersten Buchstaben des Wortes großschreiben

apoc.text.decapitalizeAll(text) YIELD value - Großbuchstaben aller Wörter

apoc.text.swapCase(text) YIELD value - Vertausche die Groß-/Kleinschreibung eines Strings

apoc.text.camelCase(text) YIELD value - Konvertiert einen String in camelCase

apoc.text.upperCamelCase(text) YIELD value - Konvertiert einen String in camelCase

apoc.text.snakeCase(text) YIELD value - Konvertiert einen String in Snake-Case

apoc.text.toUpperCase(text) YIELD value - Konvertiert einen String in UPPER_CASE

apoc.text.base64Encode(text) YIELD value - Codiere einen String mit Base64

apoc.text.base64Decode(text) YIELD-Wert - Base64-codierte Zeichenfolge decodieren

apoc.bitwise.op(60,'|',13) bitweise Operationen a & b, a | b, a ^ b,

a, a >> b, a >>> b, a << b. gibt das Ergebnis der bitweisen Operation zurück

apoc.data.domain('url_or_email_address') YIELD-Domain - Extrahieren Sie den Domainnamen aus einer URL oder einer E-Mail-Adresse. Wenn nichts gefunden wurde, geben Sie null zurück.

apoc.create.vNode(['Label'], ) gibt einen virtuellen Knoten zurück

apoc.create.vRelationship(nodeFrom,'KNOWS',, nodeTo) gibt eine virtuelle Beziehung zurück

apoc.create.uuid() - erstellt eine UUID

apoc.convert.getJsonProperty(node,key[,'json-path']) - konvertiert serialisiertes JSON in der Eigenschaft zurück in das ursprüngliche Objekt

apoc.convert.getJsonPropertyMap(node,key[,'json-path']) - konvertiert serialisiertes JSON in der Eigenschaft zurück in Karte

apoc.convert.toSortedJsonMap(node|map, ignoreCase:true) – gibt eine JSON-Map mit alphabetisch sortierten Schlüsseln mit optionaler Groß-/Kleinschreibung zurück

apoc.convert.toMap(Wert) | versucht es am besten, den Wert in eine Karte umzuwandeln

apoc.convert.toString(Wert) | versucht es am besten, den Wert in einen String umzuwandeln

apoc.convert.toList(Wert) | versucht es am besten, den Wert in eine Liste umzuwandeln

apoc.convert.toBoolean(Wert) | versucht es am besten, den Wert in einen booleschen Wert umzuwandeln

apoc.convert.toNode(Wert) | versucht es am besten, den Wert in einen Knoten umzuwandeln

apoc.convert.toRelationship(Wert) | versucht es am besten, den Wert in eine Beziehung umzuwandeln

apoc.convert.toSet(Wert) | versucht es am besten, den Wert in einen Satz umzuwandeln

apoc.convert.toIntList(Wert) | versucht es am besten, den Wert in eine Liste von ganzen Zahlen umzuwandeln

apoc.convert.toStringList(Wert) | versucht es am besten, den Wert in eine Liste von Strings umzuwandeln

apoc.convert.toBooleanList(Wert) | versucht es am besten, den Wert in eine Liste von booleschen Werten umzuwandeln

apoc.convert.toNodeList(Wert) | versucht es am besten, den Wert in eine Liste von Knoten umzuwandeln

apoc.convert.toRelationshipList(Wert) | versucht es am besten, den Wert in eine Liste von Beziehungen umzuwandeln


Iterieren oder parallelisieren Benutzer von CRISPR/Cas, um mehrere Führungssequenzen auszuprobieren? - Biologie

a Institute for Research in Immunology and Cancer (IRIC), Université de Montréal, Montréal, Kanada
Email: [email protected]

b Department of Physics, Faculty of Arts and Sciences, Université de Montréal, Montréal, Canada

c Programm für Molekularbiologie, Medizinische Fakultät, Université de Montréal, Montréal, Kanada

d Department of Chemistry, Faculty of Arts and Sciences, Université de Montréal, Montréal, Canada

e Institute for Biomedical Engineering, Medizinische Fakultät, Université de Montréal, Montréal, Kanada

Abstrakt

Graphen-Feldeffekttransistoren (GFETs) tauchen als bioanalytische Sensoren auf, in denen ihre ansprechende elektrische Leitfähigkeit verwendet wird, um quantitative Analysen von biologisch relevanten Molekülen wie DNA, Proteinen, Ionen und kleinen Molekülen durchzuführen. Dieser Review bietet eine detaillierte Bewertung der berichteten Ansätze in Design, Betrieb und Leistungsbewertung von GFET-Biosensoren. Wir analysieren zunächst die wichtigsten Designelemente dieser Geräte sowie die gängigsten Herangehensweisen für ihre Herstellung. Wir vergleichen mögliche Betriebsmodi von GFETs als Sensoren, einschließlich Übertragungskurven, Ausgangskurven und Zeitreihen sowie deren Integration in Echtzeit oder A posteriori Protokolle. Schließlich überprüfen wir Leistungskennzahlen, die für den Nachweis und die Quantifizierung von Bioanalyten berichtet wurden, und diskutieren Einschränkungen und Best Practices zur Optimierung des Einsatzes von GFETs als bioanalytische Sensoren.


Diskussion

Nachdem wir den oben beschriebenen iterativen Prozess zum Aussortieren von Problemen mit niedriger Punktzahl abgeschlossen hatten, fanden wir heraus, dass die Top-20-Probleme kaum voneinander getrennt waren. Um zu vermeiden, dass leichte Unterschiede in der Punktzahl überbetont werden, haben wir uns entschieden, die Top-20-Probleme nicht in einer Rangfolge darzustellen. Die Komplexität des Feldes erfordert einen umfassenden, vielschichtigen Ansatz. Dennoch können sich einige politische Gremien oder Entscheidungsgremien auf die Vorbereitung auf eine ferne Zukunft und auf langfristige Fragen konzentrieren, die ansonsten von aktuellen, dringenderen Prioritäten überschattet werden könnten. Andere können sich auf kurzfristigere Probleme konzentrieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. Große Wissenschaftsfördereinrichtungen neigen dazu, eine Vielzahl von Themen zu berücksichtigen, die über eine Reihe von Zeithorizonten verteilt sind. Um die Top-20-Themen in einen zeitlichen Kontext zu stellen, haben wir sie grob nach ihrer Relevanz im nahen (< 5 Jahre), mittleren (5-10 Jahre) und längeren (> 10 Jahre) Zeitraum gruppiert. Anwendungen und Forschung mit dem Potenzial für kurzfristige Auswirkungen auf kritische Systeme, wie die globale Nahrungs- und Kraftstoffversorgung, Ökosysteme, Gesundheit und Geopolitik, wurden daher in die erste Kategorie aufgenommen. Diejenigen, die die Gesellschaft indirekt über Plattformen, Eigentumsmodelle, Märkte oder zukünftige Infrastrukturen beeinflussen, haben möglicherweise weniger unmittelbare gesellschaftliche Auswirkungen und fallen daher in die letztere Kategorie.

Die Top-20-Items enthalten eine Mischung aus Sozial-, Umwelt-, Wirtschafts- und Gesundheitsthemen, wobei die Bilanz nach medizinischen Innovationen und Gesundheit gewichtet wurde, wobei Umwelt-, Öko- oder Agrarthemen vergleichsweise weniger vertreten sind (mit Ausnahme von drei Themen: ökologische Risiken von Gen treibt die künstliche Photosynthese zur Herstellung von Treibstoff und neue verbesserte Photosynthesemethoden zur Verbesserung der landwirtschaftlichen Produktivität an). Überraschenderweise tut dieses Ungleichgewicht nicht spiegeln die vorherrschenden Anwendungsbereiche der Gruppe wider, die eher für Ernährung, Landwirtschaft und Umwelt als für Gesundheit und Medizin standen. Dieses Ergebnis spiegelt möglicherweise die relativ hohe Bedeutung wider, die die Gesellschaft der menschlichen Gesundheit und Verbesserung beimisst, und die weitaus höheren Investitionen in die Gesundheitswissenschaften. Aber so wie die Biotechnologie das Gesundheitswesen verändern wird, scheint sie auch diese anderen Bereiche zu revolutionieren. Im jüngsten Horizont-Scan nach Themen, die sich wahrscheinlich auf die Zukunft des globalen Naturschutzes und der Umwelt auswirken (Sutherland et al., 2017), waren vier der 15 priorisierten Themen biotechnologische Anwendungen: Herstellung von Kraftstoff aus bionischen Blättern Umkehrphotosynthese für die Biokraftstoffproduktion Manipulation von Korallensymbionten Massenbleiche von Korallen und den extensiven Einsatz von Bakterien und Pilzen zur Bekämpfung von landwirtschaftlichen Schädlingen und Krankheiten zu vermeiden.

Neue Themen

Die Bioproduktion und ihre Schnittmengen mit den informationellen und digitalen Aspekten der Biotechnologie spielten in unseren Ausgaben eine große Rolle. Wir haben das Thema der zunehmend verteilten Herstellung auf den pharmazeutischen Märkten angesprochen, und es wurde viel über die Sicherheit der ausgelagerten Bioproduktion diskutiert, ein Bereich, der als stärker forschungs- und politikbedürftig eingestuft wird und in der Literatur relativ unterrepräsentiert ist. Das Wachstum der biobasierten Wirtschaft verspricht Nachhaltigkeit und neue Methoden zur Bewältigung globaler ökologischer und gesellschaftlicher Herausforderungen. Gleichzeitig stellen jedoch einige Aspekte des Betriebs der Bioökonomie neue Arten von Sicherheitsherausforderungen. Sie ist nicht nur weniger zentralisiert als etabliertere Industrien wie die Petrochemie, sondern die biologische Produktion kann auch komplexere, unbekanntere und größere Gefahren bergen als ein Bottich mit Chemikalien: zum Teil, weil sie sich selbst repliziert und ein erheblicher Teil ihrer Der Befehlssatz ist in einem lesbaren und beschreibbaren Zustand digital codiert. Wir haben einige Herausforderungen aufgezeigt, die dies für internationale Abkommen wie das Nagoya-Protokoll mit sich bringt (z. Wir diskutierten, wie diese Interdependenz mit der Informationstechnologie auch die Bühne für neue Biobedrohungen bereitet hat, mit zunehmenden Möglichkeiten, Biodaten, Algorithmen oder automatisierte Biofabrikationssysteme zu manipulieren. Biologische Daten unterscheiden sich von anderen Cybersicherheitsproblemen, da wir untrennbar mit ihnen verbunden sind. Sie können Ihre PIN oder Telefonnummer leicht ändern, aber es ist nicht so einfach, Ihre DNA zu ändern.Die Standardisierung biologischer Informationen und Methoden zum Validieren, Speichern und Abrufen von Daten wird als Ausgangspunkt für die Verbesserung der Cyber-Biosicherheit angesehen, und es werden Anstrengungen unternommen, die Standardisierung durch nationale Behörden in das Feld einzubringen (siehe beispielsweise National Institute of Standards and Technology, 2014 British Standards Institution, 2015) und Gemeinschaftsinitiativen wie der internationale Wettbewerb für genetisch konstruierte Maschinen (iGEM) für Studenten, der bei der Standardisierung biologischer Teile und Beschreibungen wegweisend war.

Ein weiteres Thema, das in unserer Diskussion immer wieder auftauchte, war der Zugang zur Technologie. Themen rund um (Un-)Gleichstellung wurden in mehreren der in diesem Papier beschriebenen Themen erfasst. Zum Beispiel könnte der Aufstieg von Open Source, nicht patentrechtlich geschützten Werkzeugen einen weit verbreiteten Wissensaustausch innerhalb des Bereichs der biologischen Technik erleichtern und den Zugang zu Vorteilen für diejenigen in Entwicklungsländern verbessern. Um mehr Gerechtigkeit beim Wissensaustausch und Eigentum in wirtschaftliche und nachhaltige Entwicklung umzusetzen, müssen viele bestehende Ungleichheiten und Machtstrukturen überwunden werden, aber einige Initiativen beginnen diese Lücke zu schließen, insbesondere im Gesundheitswesen. Die Gesellschaft könnte die Vorteile einer erschwinglichen Medizin erkennen, wenn neue Hersteller in das Gesundheitswesen eintreten und die Monopole großer Pharmaunternehmen der Industrieländer reduzieren, die durch Patente vermittelt werden. Auf der anderen Seite können einige Fortschritte auf diesem Gebiet einführen weniger bezahlbare, spezialisierte Gesundheitsversorgung auf dem Weg zur regenerativen Medizin – 3D-Druck von Körperteilen, Tissue Engineering und genetische Upgrades – und die Erweiterung menschlicher Genome, was die Möglichkeit neuer „soziogenetischer“ Klassen eröffnet.

Ein drittes Thema geht aus den Diskussionen um Gleichberechtigung, Zugang und Vorteilsausgleich hervor: öffentliches Vertrauen und Akzeptanz. Es wurden eine Reihe von Themen diskutiert, die die öffentliche Akzeptanz der Biotechnologie auf verschiedene Weise beeinflussen könnten. Die Akzeptanz kann mit der oben beschriebenen Verlagerung der Eigentumsmodelle – weg von den Großunternehmen und hin zu mehr Open Science – und einer gleichmäßigeren Verteilung der Vorteile zunehmen. Sie kann auch zunehmen, wenn die Technologien voranschreiten, um Probleme anzugehen, die die Entwicklungsländer unverhältnismäßig stark betreffen, wie Ernährungssicherheit und Krankheiten. Wenn es der synthetischen Biologie gelingen sollte, Malaria oder Zika auszurotten, könnte dies die öffentliche Meinung zugunsten der Gentechnik stärken (wie der kürzlich erschienene offene Brief von Nobelpreisträgern zeigt, in dem Greenpeace wegen seiner Anti-GVO-Haltung Agre, 2016 kritisiert wurde). Nichtsdestotrotz stellen wir fest, dass bei einer kürzlich in Florida durchgeführten Abstimmung – einem unverbindlichen Referendum, in dem die Einwohner von Monroe County und Key West gefragt werden, ob sie die Freisetzung gentechnisch veränderter Mücken zur Bekämpfung der Ausbreitung bestimmter durch Mücken übertragener Krankheiten unterstützen – nur eine kleine Mehrheit der Wähler im gesamten Landkreis befürwortete der Einsatz der Technologie (57 %) und im vorgeschlagenen Feldversuchsstandort lehnte eine Mehrheit dies ab (65 % Servick, 2016). Ein epidemiologischer Endpunkt als Maßstab für den Erfolg der Technologie könnte möglicherweise einen Paradigmenwechsel auf diesem Gebiet bedeuten, der über den Maßstab der öffentlichen Akzeptanz hinausgeht. Andererseits könnte ein Vorgehen ohne die entsprechenden Sicherheitsvorkehrungen und den gesellschaftlichen Konsens – ungeachtet des Nutzens für die öffentliche Gesundheit – dem Feld für viele Jahre schaden.

Regulatorischer Kontext

Zu den aufkommenden regulatorischen Herausforderungen, die in der längeren Liste der Horizont-Scanning-Themen aufgeworfen wurden (aber nicht in den oben genannten 20 Themen behandelt), gehören Fragen zum Status innovativer Produkte und Prozesse angesichts bestehender EU-Regulierungssysteme für GVO, die von vielen als „nicht“ angesehen werden zweckmäßig“ (Baulcombe, 2014) (obwohl die EU-Stellungnahmen zur Synthetischen Biologie dieser Einschätzung widersprachen (Scientific Committee on Emerging and Newly Identified Health Risks (SCENIHR), 2017). Biologie und Gen-Editing-Techniken, die Entwicklung von Innovationen mit dem Potenzial, gesellschaftlichen Nutzen zu bringen, hemmen (Tait, 2009), wie etwa die Arsenic Biosensor Collaboration zur Erkennung unsicherer Arsenkonzentrationen in Wasserbrunnen in betroffenen Ländern wie Indien und Bangladesch Regulierungssystem hat auch einige Herausforderungen in Bezug auf den regulatorischen Weg zum Markt für neue Produkte gesehen g programmierbare Nukleasen, einschließlich CRISPR/Cas9, fallen aus dem Mechanismus heraus, der vom US-Landwirtschaftsministerium (USDA) verwendet wird, um ein GVO-Produkt innerhalb seines Regulierungssystems zu erfassen, da sie eher kleine Deletionen als fremdes genetisches Material enthalten, z. nicht bräunende Kartoffeln und Pilze (Clasen et al., 2016 Yang, 2015). Solche Fälle haben dazu beigetragen, dass Regulierungssysteme unter Druck geraten, auf einer Risiko−Nutzen−Analyse des Endprodukts anstatt auf der verwendeten Technologie zu basieren (Camacho et al., 2014).

Eine umfassendere Herausforderung, die auch oben in „Sicherung der für die Bioökonomie erforderlichen kritischen Infrastruktur“ angesprochen wurde, besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen Regulierung und Opportunitätskosten zu erreichen – Vorsicht ist geboten, um sicherzustellen, dass Entwicklungen sicher und nutzbringend sind, aber der Regulierungsansatz zur Bereitstellung solcher Sicherheitsvorkehrungen muss in einem angemessenen Verhältnis zu den jeweiligen Kosten und Nutzen stehen. Risiken in Bezug auf Umweltauswirkungen, das Potenzial zur Bewaffnung und die Produktion von Betäubungsmitteln haben einige Gruppen dazu veranlasst, auf ein Moratorium für einige dieser Technologien zu drängen (ETC Group, 2017). Wenn Aufrufe zum Verbot bestimmter Biotechnologien erfolgreich sind oder keine wirksamen Strategien zur Risikominderung vorhanden sind, bevor ein zufälliges oder absichtliches unerwünschtes Ereignis eintritt, können wir politische Reaktionen (Morse, 2014) sehen, die die Erzielung potenzieller Vorteile behindern. Obwohl keine dieser Spannungen neu sind, wird ihre Art und Weise die zukünftige Richtung der biologischen Technik, einschließlich der in diesem Papier skizzierten Probleme, grundlegend beeinflussen.

Es besteht ein allgemeines Bewusstsein für die Notwendigkeit einer Regulierungsreform. Im Juli 2015 gab das Weiße Haus ein Memorandum heraus, das die drei für die Überwachung von Biotechnologieprodukten in den USA zuständigen Behörden – die Environmental Protection Agency (EPA), die Food and Drug Administration (FDA) und das USDA – anweist, den bestehenden Rechtsrahmen zu aktualisieren und „Entwickeln Sie eine langfristige Strategie, um sicherzustellen, dass das System auf die zukünftigen Produkte der Biotechnologie vorbereitet ist“ (Holdren, 2015). In der EU gibt es andere Bedenken hinsichtlich des Funktionierens von Regulierungssystemen, und die Regierungspolitik konzentriert sich zunehmend auf die Notwendigkeit verhältnismäßiger und adaptiver Regulierungssysteme (Tait und Banda, 2016). Im Gesundheitswesen sind eine Reihe regulatorischer Anpassungen im Gange, zum Beispiel die von Health Canada und der European Medicines Agency (Oye, 2012) vorangetriebene Zulassung von adaptiven Arzneimitteln, die eine binäre Akzeptanz oder Ablehnung eines bestimmten Produkts oder einer bestimmten Technologie zugunsten einer „stufenweisen“ Lernen unter Bedingungen anerkannter Unsicherheit, mit anfänglichen Nutzungsbeschränkungen, iterativen Phasen der Datenerhebung und regulatorischer Bewertung“ (Oye, 2012, S. 22).

Viele Länder und Industriesektoren haben inzwischen Politiken, die diesen Ansatz fördern – zum Beispiel das EU-Prinzip der Verhältnismäßigkeit, die beschleunigte Überprüfung des Zugangs im Vereinigten Königreich und die OECD-Empfehlungen zu Regulierungspolitik und Governance, die möglicherweise einen grundlegenden Wandel in der ordnungspolitischen Denkweise bedeuten. und einen zeitnaheren Zugang zu inkrementellen Arten von Innovation zu ermöglichen, während gleichzeitig die sichere Entwicklung disruptiverer Innovationen untersucht wird (Tait und Banda, 2016). In der EU können ähnliche Ansätze auf die derzeitige Regulierung von GVO und auf die zukünftige Regulierung der biologischen Technik angewendet werden, indem beispielsweise Produkte und Prozesse bevorzugt werden, die überwacht, „zurückgerufen“ oder „umgekehrt“ werden können. Allerdings gibt es bisher wenig Bewegung in diese Richtung, insbesondere für Anwendungen mit potentiellen Umweltauswirkungen oder Anwendungen in der Lebensmittel- und Landwirtschaftsindustrie. Die Reversibilität einer bestimmten Gentechnologie hängt von ihrem Zusammenspiel mit biologischen, ökologischen und sozialen Umgebungen ab, und ihr Versprechen bedeutet nicht unbedingt, dass sie die beste Option darstellt, um die anvisierte Herausforderung anzugehen, wie wir oben in „Neue Ansätze für synthetische Gene Drives“ hervorgehoben haben .

Einige Kommentare zum Prozess

Der von uns gewählte Ansatz enthält eine Reihe von Vorbehalten und Überlegungen. Die erste betrifft die Delphi-Technik, auf der wir unsere strukturierte Erhebung aufbauen. Ursprünglich für quantitative Vorhersagen entwickelt, hat die Delphi-Technik eine gemischte Erfolgsbilanz. Seine Kritiker argumentieren, dass es Meinungen mit systematischen Vorhersagen verwechselt, falsche Präzision produziert und das Ergebnis mit unangemessenem Vertrauen durchdringt (Sackman, 1975). Wenn Vorhersagen zu genau definierten Ereignissen gesucht werden (und wenn Daten aus der Vergangenheit verfügbar sind), werden Tools wie die Trendanalyse wahrscheinlich genauere Vorhersagen liefern und könnten in Verbindung mit der Delphi-Methode verwendet werden. Wir versuchen nur, qualitative Gruppenurteile über ein breites Spektrum komplexer Zukünfte zu strukturieren, für die wir keine sauberen Datensätze zum Extrapolieren haben. Im Vergleich zu anderen Erhebungsansätzen, wie z. B. traditionellen Meetings, hat sich die Delphi-Methode auch als verbessern Prognosen und Gruppenurteile (Rowe und Wright, 2001). Wir glauben, dass sich die Vorteile der Methode auf breitere Foresight-Kontexte übertragen lassen.

Ein weiteres Merkmal jeder Gruppenerhebung besteht darin, dass abweichende Meinungen einzelner Mitwirkender in aggregierten Werten maskiert werden können. Unsere Analyse der Daten der ersten Runde zeigt, dass die von den einzelnen Teilnehmern bereitgestellten Rohwerte zwar beträchtlich variierten, die Inter-Rater-Konkordanz jedoch erheblich und statistisch hoch signifikant war (Kendalls W=0,150, p-Wert < 10 –15). Die Rangkorrelation zwischen den einzelnen Teilnehmern lag zwischen 0,002 und 0,463, mit einem Median von 0,112 (Spearman’s Rho). 48 der 210 Inter-Rater-Korrelationen (23%) waren statistisch signifikant (Spearman-Korrelation p-Wert < 0,05), was weiter darauf hindeutet, dass die Teilnehmer zwar eine große Vielfalt an Standpunkten vertraten, es jedoch einen Kern geteilter Meinungen gab. Diejenigen, die zustimmen, stimmen ziemlich stark zu.

In diesem Zusammenhang erkennen wir an, dass die in diesem Papier angesprochenen Themen die am Prozess beteiligten Personen widerspiegeln. Aus diesem Grund haben wir die Mitwirkenden ausdrücklich ermutigt, Ideen außerhalb ihres unmittelbaren Kreises zu suchen, und versuchten, ein breites Spektrum an Perspektiven und Erfahrungen zu erfassen die Kernteilnehmer. Nichtsdestotrotz waren die Teilnehmer alle in Großbritannien oder den USA ansässig, und ein zukünftiger Scan dieser Art würde davon profitieren, Mitwirkende aus anderen Teilen der Welt einzubeziehen, insbesondere aus China, einer Region an der Spitze der Biotechnologie, in der unveröffentlichte oder lokal veröffentlichte Forschungsergebnisse vorliegen ist relativ schwer zugänglich. Darüber hinaus spiegelte unser Scan die Ansichten von Wissenschaftlern und Innovatoren stärker wider als die der Industrie (obwohl viele Teilnehmer durch ihre Beratungsunternehmen Einblicke in die Industrie hatten).

Wir haben die politischen Entscheidungsträger nicht direkt in unseren ersten Scan einbezogen, da wir den Umfang und die Zusammensetzung der Übung auf diejenigen beschränken wollten, die am explorativen Ende von Forschung und Innovation stehen. Bei Folgeübungen könnten jedoch Regierungsvertreter einbezogen werden, um die am besten umsetzbaren Probleme zu ermitteln. Eine solche Übung könnte einen etablierten Rahmen für Rückfragen (Holmberg und Robert, 2000) oder Roadmapping oder einen anderen Prozess zur Bewertung der Auswirkungen und Dringlichkeit der identifizierten Probleme für ihre Organisation verwenden (Sutherland et al., 2012). Die Zusammenführung einer Gruppe politischer Entscheidungsträger in einer Folgemaßnahme fördert auch die Priorisierung organisationsübergreifender Themen, die Festlegung einer Agenda für den Wissensaustausch und die gemeinsame Entwicklung von Richtlinien. Im Idealfall würden Machbarkeitsbewertungen der verfügbaren Optionen einbezogen (wie sie in der Erweiterung des jüngsten Antarktis-Scans durchgeführt wurden (Kennicutt et al., 2016), oben unter „Ziele“ beschrieben). Der jährliche Horizont-Scan von Naturschutzfragen hat keinen Mangel an neuem Material erfahren. Wir empfehlen, den Basisscan in regelmäßigen Abständen, beispielsweise alle zwei Jahre, zu wiederholen.


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