MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2046020583 · doi:10.3109/03014460.2013.826734

Geographical and social influences on genetic diversity within the Egyptian population: analyses of<i>Alu</i>insertion polymorphisms

2013· article· en· W2046020583 sur OpenAlexaff
Abdel Halim Salem, Raoudha Bahri, Hamdi Jarjanazi, Hassen Chaabani

Notice bibliographique

RevueAnnals of Human Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Genetic diversityGeneticsBiologyAlu elementEvolutionary biologyPopulationDemographyGeographyGenomeGeneSociologyHuman genomeAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The geographical location of Egypt at the crossroads of several major cultural areas between North Africa and the Middle East has contributed to its population history. AIM: To analyse the genetic structure of the population living in two geographical parts of Egypt. SUBJECTS AND METHODS: A sample of 112 Egyptians from the North African part of Egypt (Ismailia sample) and a sample of 52 Egyptians from the Asian part Sinai, have been analysed using 10 Alu insertion polymorphisms. RESULTS: The results of the present study showed a significant genetic difference between the Sinai and Ismailia samples. The latter showed an evident genetic affinity with North African populations; whereas the Sinai sample was found to be genetically closer to the Middle East populations. The Sinai sample showed a low average heterozygosity, unlike that found in the Ismailia sample. CONCLUSION: This study provides new insights into the genetic structure of the Egyptian population living in a land bridge between Africa and Asia. Results suggest a genetic discontinuity between the Sinai population and that of the North African part of Egypt. This discontinuity would have been maintained thanks to geo-climatic and social factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Human BiologyMême sujetForensic and Genetic ResearchTravaux en français237 207