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Enregistrement W1010199700

Consanguineous marriage and its genetic outcomes

2012· book-chapter· en· W1010199700 sur OpenAlexaboutno aff
A.H. Bittles, Michael L. Black

Notice bibliographique

RevueMurdoch Research Repository (Murdoch University) · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssortative matingMatingPopulationEndogamyImmigrationEthnic groupConsanguineous MarriageDemographyGenealogyGeographyBiologySociologyGeneticsHistoryAnthropology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marriage has long been the predominant institution within which procreation occurs and genes are transmitted. Therefore a key initial step in the investigation of genetic differences at individual and population levels is to examine past and present marriage preferences in different societies. In terms of populations genetics theory, infinite population size and random mating are important preconditions of the Hardy-Weinberg principle, which describes the intergenerational transmission of genes. It is, however, doubtful whether either of these assumptions has ever existed in human populations. For example, estimates of the effective population size of the Out-of-Africa migration some 60,000-70,000 years ago (Behar et al., 2008) range from approximately 10,000 (Harpending et al., 1998) to as few as 700 individuals (Zhivotovsky et al., 2003). Further, since the early human groups were itinerant hunter-gatherers, random mating would have been impossible and close kin mating almost inevitable. \n \nEven in countries with large immigrant communities, such as the United States, Canada, and Australia, recent arrivals typically marry within their own ethnic and/or religious communities during the first and second post migration generations. This practice, described as positive assortative mating, provides strong social advantages. However, it has important genetic implications, since it is probable that couples from the same national, ethnic, or religious sub-community will have a significant proportion of their genes in common. Therefore, as will be further discussed, their progeny are more likely to be homozygous (or, more correctly, autozygous) for a detrimental recessive disorder (Bittles, 2002). \n \nThe probability of genetic drift, i.e. chance fluctuations in gene frequencies in successive generations, is greatest in communities with restricted numbers of potential mating couples. In human populations this situation can arise in a variety of ways; e.g., through founder effect, when a subgroup of a population establishes a new breeding colony; via a demographic bottleneck following a major disease- or disaster-related mortality (Auton et al., 2009); and in populations subdivided into multiple, strictly endomagous communities (Bittles, 2009a). \n \nVirtually all traditional human societies are divided into long-established communities, with limited intercommunity marriage (Bittles, 2008), and genome based association studies in industrialized Western societies have demonstrated the on-going existence of similar, if less pronounced, subdivisions leading to significant population stratification (McEvoy et al., 2009). A higher probability of homozygosity results, with a consequent increased likelihood of recessive gene expression. Since a recessive founder or de novo mutation can rapidly increase in frequency within a small community by chance alone, the birth of an affected child may occur whether the parents are known to be consanguineous or consider themselves nonrelatives (Zlotogora et al., 2006).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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