16<sup>th</sup> IHIW: Analysis of <scp>HLA</scp> Population Data, with updated results for 1996 to 2012 workshop data (<scp>AHPD</scp> project report)
Notice bibliographique
Résumé
We present here the results of the Analysis of HLA Population Data (AHPD) project of the 16th International HLA and Immunogenetics Workshop (16IHIW) held in Liverpool in May-June 2012. Thanks to the collaboration of 25 laboratories from 18 different countries, HLA genotypic data for 59 new population samples (either well-defined populations or donor registry samples) were gathered and 55 were analysed statistically following HLA-NET recommendations. The new data included, among others, large sets of well-defined populations from north-east Europe and West Asia, as well as many donor registry data from European countries. The Gene[rate] computer tools were combined to create a Gene[rate] computer pipeline to automatically (i) estimate allele frequencies by an expectation-maximization algorithm accommodating ambiguities, (ii) estimate heterozygosity, (iii) test for Hardy-Weinberg equilibrium (HWE), (iv) test for selective neutrality, (v) generate frequency graphs and summary statistics for each sample at each locus and (vi) plot multidimensional scaling (MDS) analyses comparing the new samples with previous IHIW data. Intrapopulation analyses show that HWE is rarely rejected, while neutrality tests often indicate a significant excess of heterozygotes compared with neutral expectations. The comparison of the 16IHIW AHPD data with data collected during previous workshops (12th-15th) shows that geography is an excellent predictor of HLA genetic differentiations for HLA-A, -B and -DRB1 loci but not for HLA-DQ, whose patterns are probably more influenced by natural selection. In Europe, HLA genetic variation clearly follows a north to south-east axis despite a low level of differentiation between European, North African and West Asian populations. Pacific populations are genetically close to Austronesian-speaking South-East Asian and Taiwanese populations, in agreement with current theories on the peopling of Oceania. Thanks to this project, HLA genetic variation is more clearly defined worldwide and better interpreted in relation to human peopling history and HLA molecular evolution.
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 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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,040 |
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 ».