Genetic diversity of HLA-DRB1 alleles in the Tujia population of Wufeng, Hubei Province, China
Notice bibliographique
Résumé
We established a genetic database by investigating human leukocyte antigen (HLA)-DRB1 allelic frequencies in a disease-association study in the Tujia population in Wufang, Hubei, China. The allele frequencies of the HLA-DRB1 locus in 262 healthy, unrelated Tujia individuals living in the Wufeng region of the Hubei Province were analyzed using the Luminex HLA sequence-specific oligonucleotide method with a WAKFlow HLA typing kit. A total of 13 alleles were detected at the HLA-DRB1 locus. HLA-DRB1*09 was the most common allele (22.52%), followed by DRB1*08 and DRB1*15 (11.07%), and DRB1*12 and DRB1*04 (10.69%). These data were compared with the results obtained for 10 other ethnic groups living in other regions as well as to Han groups using neighbor-joining dendrograms and principal component analysis. The results showed that the Tujia population has a close genetic relationship with the Middle Han population at the HLA-DRB1 locus. This information will be useful for HLA-DRB1-linked disease-association studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».