Evolutionary genetic dissection of human interferons
Notice bibliographique
Résumé
Interferons (IFNs) are cytokines that play a key role in innate and adaptive immune responses. Despite the large number of immunological studies of these molecules, the relative contributions of the numerous IFNs to human survival remain largely unknown. Here, we evaluated the extent to which natural selection has targeted the human IFNs and their receptors, to provide insight into the mechanisms that govern host defense in the natural setting. We found that some IFN-α subtypes, such as IFN-α6, IFN-α8, IFN-α13, and IFN-α14, as well as the type II IFN-γ, have evolved under strong purifying selection, attesting to their essential and nonredundant function in immunity to infection. Conversely, selective constraints have been relaxed for other type I IFNs, particularly for IFN-α10 and IFN-ε, which have accumulated missense or nonsense mutations at high frequencies within the population, suggesting redundancy in host defense. Finally, type III IFNs display geographically restricted signatures of positive selection in European and Asian populations, indicating that genetic variation at these genes has conferred a selective advantage to the host, most likely by increasing resistance to viral infection. Our population genetic analyses show that IFNs differ widely in their biological relevance, and highlight evolutionarily important determinants of host immune responsiveness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».