An integrated framework modelling susceptibility to tuberculosis in homogeneous and admixed populations
Notice bibliographique
Résumé
In spite of the wide variety of anti-tuberculosis drugs, tuberculosis (TB), caused by mycobacterium tuberculosis (MTB), is the second leading infectious disease after Human Immunodeciency Virus (HIV) or Acquired Immunodeciency Syndrome (AIDS), and one of the leading causes of human death from infectious diseases, especially in Sub-Saharan Africa.Approximately onethird of the world population are latently infected with MTB, of which, 10 % progress to active TB.Obstacles in TB control include lengthy treatment regimens of more than 6 months, drug resistance, lack of an eective vaccine and limited knowledge and incomplete information about factors that trigger the progression of an MTB infection to disease.Moreover, the association of TB and HIV or AIDS has also promoted all of the conditions of an explosive increase in TB incidence and prevalence.Several studies suggest that host genetic factors also aect susceptibility and resistance to TB. Genome wide association study (GWAS) provides a way of examining many common variants in dierent populations to see if any variant is associated with a trait by searching for small variations, called single nucleotide polymorphisms (SNPs).However, it is well known that GWAS alone is insucient to elucidate the genetic structure of a complex disease and may lead to non conclusive results.In this thesis, we use a post association analysis, which has been suggested as a new paradigm to GWAS, to elucidate and analyze human genetic susceptibility in relation to the infecting MTB by combining association signals from GWAS and available functional and comparative genomics information for human and MTB.We have identied 6 disease associated genes for the admixed ii
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».