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Enregistrement W1535009294 · doi:10.1002/ajhb.22358

Andean and Tibetan patterns of adaptation to high altitude

2013· article· en· W1535009294 sur OpenAlexaff
Abigail W. Bigham, Megan J. Wilson, Colleen G. Julian, Melisa Kiyamu, Enrique Vargas, Fabiola Lèon‐Velarde, Maria C. Rivera, Carmelo Rodriquez, Vaughn A. Browne, Esteban J. Parra, Tom D. Brutsaert, Lorna G. Moore, Mark D. Shriver

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Human Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Human Genome Research InstituteAmerican Heart AssociationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologySingle-nucleotide polymorphismEffects of high altitude on humansSNPHumGeneCandidate geneGeneticsAltitude (triangle)Evolutionary biologyGenotypeAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: High-altitude hypoxia, or decreased oxygen levels caused by low barometric pressure, challenges the ability of humans to live and reproduce. Despite these challenges, human populations have lived on the Andean Altiplano and the Tibetan Plateau for millennia and exhibit unique circulatory, respiratory, and hematological adaptations to life at high altitude. We and others have identified natural selection candidate genes and gene regions for these adaptations using dense genome scan data. One gene previously known to be important in cellular oxygen sensing, egl nine homolog 1 (EGLN1), shows evidence of positive selection in both Tibetans and Andeans. Interestingly, the pattern of variation for this gene differs between the two populations. Continued research among Tibetan populations has identified statistical associations between hemoglobin concentration and single nucleotide polymorphism (SNP) genotype at EGLN1 and a second gene, endothelial PAS domain protein 1 (EPAS1). METHODS: To measure for the effects of EGLN1 and EPAS1 altitude genotypes on hemoglobin concentration among Andean highlanders, we performed a multiple linear regression analysis of 10 candidate SNPs in or near these two genes. RESULTS: Our analysis did not identify significant associations between EPAS1 or EGLN1 SNP genotypes and hemoglobin concentration in Andeans. CONCLUSIONS: These results contribute to our understanding of the unique set of adaptations developed in different highland groups to the hypoxia of high altitude. Overall, the results provide key insights into the patterns of genetic adaptation to high altitude in Andean and Tibetan populations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations143
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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