DNA analysis of distinct populations suggests multiple origins for the mutation causing Huntington disease
Notice bibliographique
Résumé
Results of association studies can be significantly biased if the ancestry of the control population is not similar to that of the affected population. One approach to overcome such a bias is to use distinct populations where controls and affected individuals are likely to be of similar descent. We have examined homogeneous populations of French, Danish and Swedish ancestry for nonrandom allelic association between Huntington disease (HD) and several markers previously shown to be in association with HD. No evidence for nonrandom allelic association between HD and these markers was shown in these populations. The demonstration of association in a United Kingdom (UK) sample of similar size, and lack of significant differences in allele frequencies between the French, Danish, Swedish and UK populations suggested that the absence of association was not predominantly a consequence of allele frequencies or sample size. To investigate further the number of potential HD chromosomes, DNA haplotypes were constructed for the Danish, French, Swedish and UK populations. The minimum of two HD haplotypes observed in each of the French, Danish and Swedish populations, compared to the one haplotype in the UK population of a similar size, is an important factor accounting for the absence of association between HD and the DNA markers in these populations. Furthermore, these data are in favour of multiple independent origins for the mutation causing HD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».