Killer immunoglobulin like receptor gene content diversity among Northern Indian population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genes encoding KIR receptors are clustered in one of the most variable regions of the human genome. KIR gene frequencies vary in worldwide populations and reveal high probability of individuals differing in their gene content. AIM: This study aimed to investigate KIR diversity among the northern Indian population who share features with either Western Eurasian or East Asian populations. It sought to decipher how northern Indians are associated phylogenetically with global populations whilst also focusing on differentiation of populations. SUBJECTS AND METHODS: This paper studied 867 northern Indians using PCR-SSP. Gene and genotypic frequencies were calculated, using statistical analyses. Findings were compared against 76 global populations of differing ethnicities. RESULTS: This northern Indian population shared characteristics with Western Eurasian or Asian Indian populations, as is evident from genetic distance, clustered heatmap, phylogenetic assessment and principal component analysis. The findings are consistent with the demographic history of northern India, including specific features, such as presence of comparatively high KIR B-haplotype as compared to A-haplotype. CONCLUSION: KIR frequencies and profiles of northern Indians were more similar to Western Eurasians, Africans and Asian Indians. This may suggest that KIR genes are under constant evolutionary pressures and selection, which may be linked to different invading pathogens.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 découle