Human genetics of tuberculosis: a long and winding road
Notice bibliographique
Résumé
Only a small fraction of individuals exposed to Mycobacterium tuberculosis develop clinical tuberculosis (TB). Over the past century, epidemiological studies have shown that human genetic factors contribute significantly to this interindividual variability, and molecular progress has been made over the past decade for at least two of the three key TB-related phenotypes: (i) a major locus controlling resistance to infection with M. tuberculosis has been identified, and (ii) proof of principle that severe TB of childhood can result from single-gene inborn errors of interferon-γ immunity has been provided; genetic association studies with pulmonary TB in adulthood have met with more limited success. Future genetic studies of these three phenotypes could consider subgroups of subjects defined on the basis of individual (e.g. age at TB onset) or environmental (e.g. pathogen strain) factors. Progress may also be facilitated by further methodological advances in human genetics. Identification of the human genetic variants controlling the various stages and forms of TB is critical for understanding TB pathogenesis. These findings should have major implications for TB control, in the definition of improved prevention strategies, the optimization of vaccines and clinical trials and the development of novel treatments aiming to restore deficient immune responses.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».