Killer Immunoglobulin-Like Receptor (KIR) Centromeric-AA Haplotype Is Associated with Ethnicity and Tuberculosis Disease in a Canadian First Nations Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Killer immunoglobulin-like receptors (KIR) on natural killer (NK) cells interact with other immune cells to monitor the immune system and combat infectious diseases, such as tuberculosis (TB). The balance of activating and inhibiting KIR interactions helps determine the NK cell response. In order to examine the enrichment or depletion of KIRs as well as to explore the association between TB status and inhibitory/stimulatory KIR haplotypes, we performed KIR genotyping on samples from 93 Canadian First Nations (Dene, Cree, and Ojibwa) individuals from Manitoba with active, latent, or no TB infection, and 75 uninfected Caucasian controls. There were significant differences in KIR genes between Caucasians and First Nations samples and also between the First Nations ethnocultural groups (Dene, Cree, and Ojibwa). When analyzing ethnicity and tuberculosis status in the study population, it appears that the KIR profile and centromeric haplotype are more predictive than the presence or absence of individual genes. Specifically, the decreased presence of haplotype B centromeric genes and increased presence of centromeric-AA haplotypes in First Nations may contribute to an inhibitory immune profile, explaining the high rates of TB in this population.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».