Contribution of Hierarchical Clustering Techniques to the Modeling of the Geographic Distribution of Genetic Polymorphisms Associated with Chronic Inflammatory Diseases in the Québec Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this project was to evaluate the potential of the downward hierarchical clustering analysis (DHCA) for studying genetic heterogeneity, i.e. differences in allele frequency in subpopulations, such as the 15 public health regions of the province of Québec (Canada). METHODS: The study relied on an anonymized sample of 1,680 individuals who had participated in the Québec Heart Health Survey in 1990-1991. The genotyping of 11 variants in 8 candidate genes known to be involved in chronic inflammatory diseases, namely asthma and cardiovascular diseases, was performed using the amplification refractory mutation system and restriction fragment length polymorphism techniques. Only variants showing an allelic frequency >2% in the Québec Heart Health Survey (n = 8) were selected. DHCA techniques were then applied to model the geographical distribution of these 8 genetic variants in 15 Québec public health regions and to study genetic heterogeneity. RESULTS: The DHCA allowed to group public health regions and gene variants on the basis of genetic variability. For both asthma and cardiovascular diseases, 3 significant clusters of public health regions and 1 cluster of gene variants were identified. DISCUSSION: This study suggests that DHCA might be useful in studying genetic heterogeneity at the population level and for public health activities.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».