Fragmentation of the Qu�bec population genetic pool (Canada): Evidence from the genetic contribution of founders per region in the 17th and 18th centuries
Notice bibliographique
Résumé
The 6 million French-Canadians of Québec derive from a relatively small number of founders. Consequently, some hereditary diseases, which may or may not present a worldwide distribution, have been detected in high frequency in this population. Several studies, however, indicate a nonuniform distribution of these diseases through the population, suggesting that the French-Canadian founder effect has been geographically stratified. Here we explore this stratification by using a demographic database, the Population Register of Early Québec, that contains almost all birth, marriage, and death certificates (>712,000) recorded in parish registers between 1608-1800. In this database, every genealogical link has been traced back to the founders of the population, so that we can compute the genetic contribution of founder per region, and then account for the early events that have shaped the distribution of diseases. Ten regions, comprising varying numbers of parishes, have been selected. We first describe each region in terms of homogeneity and concentration of its gene pool. For this purpose, a new concept is introduced, the founders' uniform contribution number (FUN), i.e., the number of founders a population would have if all its founders had an equal contribution. Second, we estimate genetic similarity between regions on the basis of differential genetic contribution. To classify the regions, we use principal component and cluster analysis. Our results show a tripartite clustering of the population, and invite us to reconsider the results obtained from biomolecular and clinical studies, which show a bipartite clustering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».