Evolutionary Genomics, Inc. meldet Ergebnis für das zweite Quartal und die sechs Monate bis zum 30. Juni 2022
Am 08. August 2022 um 18:06 Uhr
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Evolutionary Genomics, Inc. gab die Ergebnisse für das zweite Quartal und die sechs Monate bis zum 30. Juni 2022 bekannt. Für das zweite Quartal meldete das Unternehmen einen Nettoverlust von 0,531073 Mio. USD, verglichen mit 0,553701 Mio. USD vor einem Jahr. Der unverwässerte Verlust pro Aktie aus den fortzuführenden Geschäftsbereichen betrug 0,09 USD gegenüber 0,11 USD vor einem Jahr. Der verwässerte Verlust pro Aktie aus fortzuführenden Geschäftsbereichen betrug 0,09 USD gegenüber 0,11 USD vor einem Jahr. In den ersten sechs Monaten betrug der Nettoverlust 1,06 Millionen USD gegenüber 1,07 Millionen USD vor einem Jahr. Der unverwässerte Verlust pro Aktie aus den fortzuführenden Geschäftsbereichen betrug 0,19 USD gegenüber 0,21 USD vor einem Jahr. Der verwässerte Verlust pro Aktie aus fortzuführenden Geschäftsbereichen betrug 0,19 USD gegenüber 0,21 USD vor einem Jahr.
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Evolutionary Genomics, Inc. ist ein Forschungs- und Entwicklungsunternehmen im Bereich der Genomik. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Identifizierung und Validierung von Genen, die kommerzielle Eigenschaften von Nutzpflanzen für die Agrarindustrie beeinflussen. Es verwendet die Adapted Traits Platform (ATP), um kommerziell wertvolle Gene zu identifizieren, die wichtige Merkmale bei Tieren und Pflanzen kontrollieren. Die Plattform identifiziert Gene, die erfolgreich verändert wurden, um neue oder verbesserte Eigenschaften zu vermitteln. Das Unternehmen hat seine ATP in Forschungsprojekten eingesetzt, darunter die Identifizierung von Genen, die für Ertragssteigerungen bei Mais, Ertragssteigerungen bei Reis, Trockentoleranz und Zuckergehalt bei Tomaten sowie Schädlings-/Krankheitsresistenz bei Sojabohnen, Maniok, Bohnen, Tomaten und Baumwolle verantwortlich sind. Das Unternehmen verwendet ATP, um eine molekulare Evolutionsanalyse im Durchsatz durchzuführen, um positiv ausgewählte Gene auf der Grundlage der Analyse nichtsynonymer Stellen (Ka) und synonymer Stellen (Ks) zu identifizieren.
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