Evolutionary Genomics, Inc. informa de los resultados del tercer trimestre y de los nueve meses finalizados el 30 de septiembre de 2022
21 de octubre 2022 a las 15:32
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Evolutionary Genomics, Inc. ha informado de los resultados del tercer trimestre y de los nueve meses finalizados el 30 de septiembre de 2022. En el tercer trimestre, la empresa informó de que la pérdida neta fue de 0,545277 millones de dólares, frente a los 1,06 millones de dólares de hace un año. La pérdida básica por acción de las operaciones continuas fue de 0,09 USD, frente a los 0,19 USD de hace un año. La pérdida diluida por acción de las operaciones continuas fue de 0,09 dólares, frente a los 0,19 dólares de hace un año. En los nueve meses, la pérdida neta fue de 1,6 millones de dólares, frente a los 2,13 millones de dólares de hace un año. La pérdida básica por acción de las operaciones continuas fue de 0,29 dólares, frente a los 0,4 dólares de hace un año. La pérdida diluida por acción de las operaciones continuas fue de 0,29 dólares, frente a los 0,4 dólares de hace un año.
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Evolutionary Genomics, Inc. es una empresa de investigación y desarrollo genómico. La empresa se centra en la identificación y validación de genes que influyen comercialmente en los rasgos de los cultivos para la industria agrícola. Utiliza la Plataforma de Rasgos Adaptados (ATP) para identificar genes de valor comercial que controlan rasgos importantes en animales y plantas. Su plataforma identifica genes que han cambiado con éxito para impartir rasgos nuevos o mejorados. La empresa ha aplicado su ATP en proyectos de investigación, como la identificación de genes responsables del aumento del rendimiento en el maíz, el aumento del rendimiento en el arroz, la tolerancia a la sequía y el contenido de azúcar en los tomates y la resistencia a plagas/enfermedades en la soja, la mandioca, las judías, los tomates y el algodón. La empresa utiliza el ATP para realizar análisis de evolución molecular de alto rendimiento con el fin de identificar genes seleccionados positivamente basándose en el análisis de sitios no sinónimos (Ka) y sitios sinónimos (Ks).
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