Latitude, sunshine, and human lactase phenotype distributions may contribute to geographic patterns of modern disease: the inflammatory bowel disease model
Notice bibliographique
Résumé
Countries with high lactase nonpersistence (LNP) or low lactase persistence (LP) populations have lower rates of some "western" diseases, mimicking the effects of sunshine and latitude. Inflammatory bowel disease (IBD), ie, Crohn's disease and ulcerative colitis, is putatively also influenced by sunshine. Recent availability of worldwide IBD rates and lactase distributions allows more extensive comparisons. The aim of this study was to evaluate the extent to which modern day lactase distributions interact with latitude, sunshine exposure, and IBD rates. National IBD rates, national distributions of LP/LNP, and population-weighted average national annual ultraviolet B exposure were obtained, estimated, or calculated from the literature. Negative binomial analysis was used to assess the relationship between the three parameters and IBD rates. Analyses for 55 countries were grouped in three geographic domains, ie, global, Europe, and non-Europe. In Europe, both latitude and ultraviolet B exposure correlate well with LP/LNP and IBD. In non-Europe, latitude and ultraviolet B exposure correlate weakly with LP/LNP, but the latter retains a more robust correlation with IBD. In univariate analysis, latitude, ultraviolet B exposure, and LP/LNP all had significant relationships with IBD. Multivariate analysis showed that lactase distributions provided the best model of fit for IBD. The model of IBD reveals the evolutionary effects of the human lactase divide, and suggests that latitude, ultraviolet B exposure, and LP/LNP mimic each other because LP/LNP follows latitudinal directions toward the equator. However, on a large scale, lactase patterns also follow lateral polarity. The effects of LP/LNP in disease are likely to involve complex interactions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».