HLA‐A and HLA‐B in Kenya, Africa: Allele frequencies and identification of HLA‐B*1567 and HLA‐B*4426
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
HLA-A and HLA-B alleles of a population from Kenya, Africa were examined by sequencing exon 2 and exon 3 DNA and typing using a Taxonomy-based Sequence-analysis (TBSA) method. Extensive diversities were observed at both HLA-A and HLA-B loci in this population. Forty-one HLA-A alleles were identified from 159 unrelated individuals. The most frequently observed alleles were A*6802 (11.64%), A*02011/09 (9.75%), A*7401/02 (9.43%), A*3001 (7.86%), A*3002 (7.23%) and A*3601 (6.6%). Forty-nine HLA-B alleles were identified in 161 unrelated individuals, including two novel alleles, B*1567 and B*4426. The most frequently observed HLA-B alleles were B*5301 (9.01%), B*5801 (8.38%), B*4201 (7.76%), B*1503 (7.14%), B*1801 (6.21%), and B*5802 (5.90%). The most frequently observed HLA-A-B haplotypes were A*3601-B*5301 (3.55%) and A*3001-B*4201 (3.19%), followed by A*7401/02-B*5801 (2.84%), A*7401/02-B*5802 (2.84%) and A*02011/09-B*1503 (2.13%). Linkage disequilibrium and chi2 analysis showed the association of these HLA-A-B haplotypes at the antigen level to be significant. The frequencies of HLA-A and HLA-B alleles from the Kenyan population were compared with that of a population from Cameroon. The difference in allele and haplotype frequency distributions partly reflected the different ethnic composition of these two African populations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle