Diversity and Frequencies of HLA Class I and Class II Genes of an East African Population
Notice bibliographique
Résumé
Human Leukocyte Antigens (HLAs) play an important role in host immune responses to infectious pathogens, and influence organ transplantation, cancer and autoimmune diseases. In this study we conducted a high resolution, sequence-based genotyping of HLA class I and class II genes of more than 2000 women from Kenya, eastern Tanzania and southern Uganda around Lake Victoria and analyzed their allele, phenotype and haplotype frequencies. A considerable genetic diversity was observed at both class I and II loci. A total of 79 HLA-A, 113 HLA-B, 53 HLA-C, 25 HLA-DPA1, 60 HLA-DPB1, 15 HLA-DQA1, 44 HLA-DQB1 and 38 HLA-DRB1 alleles have been identified. The most common class I alleles were A * 02:01:01 (10.90%), B * 58:02 (8.79%), and C * 06:02:01 (16.98%). The most common class II alleles were DPA1*01:03:01 (40.60%), DPB1 * 01:01:01 (23.45%), DQA1 * 01:02:01 (31.03%), DQB1 * 03:01:01 (21.79%), DRB1 * 11:01:02 (11.65%), DRB3 * 02:02:01 (31.65%), DRB4 * 01:01:01 (10.50%), and DRB5 * 01:01:01 (10.50%). Higher than expected homozygosity was observed at HLA-B (P = 0.022), DQA1 (P = 0.004), DQB1 (P = 0.023), and DRB1 (P = 0.0006) loci. The allele frequency distribution of this population is very similar to the ones observed in other sub-Saharan populations with the exception of lower frequencies of A * 23 (5.55% versus 11.21%) and DQA1 * 03 (4.79% versus 11.72%), and higher frequencies of DPB1 * 30 (2.26% versus 0.37%) and DRB1 * 11 (21.51% versus 15.89%). The knowledge of the diversity and allele/ phenotype frequencies of the HLA alleles of this east African population, can contribute to the understanding of how host genetic factors influence disease susceptibility and effective anti-retroviral treatment of HIV infections and future vaccine trials.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».