Impact des variants génétiques sur la réponse immunitaire des populations humaines
Notice bibliographique
Résumé
Les mécanismes impliqués dans les variations de susceptibilité aux infections bactériennes entre individus et populations demeurent méconnus. Durant mon doctorat, j’ai mis à jour l’existence de profondes différences dans la réponse immunitaire entre individus d’origine Africaine et Européenne. Nous avons observé que 34% des gènes exprimés par les macrophages montrent au moins un type de différence transcriptionnelle entre populations : au niveau de l’expression totale du gène (30%), à sa réponse lors de l’infection (9.3%) ou, plus rarement, au niveau des proportions d’isoformes (1%). Les individus d’origine Africaine semblent disposer d’une réponse inflammatoire exacerbée ainsi que d’une capacité plus importante à détruire les bactéries intracellulaires. Une large proportion de ces différences sont sous le contrôle de variants génétiques : pour 804 gènes, plus de 75% des différences d’expression entre populations peuvent être expliquées par un unique variant génétique en cis ou en trans. Parmi ces variants, j’ai identifié un enrichissement en signatures de sélection naturelle suggérant que des pathogènes ont exercé des pressions sur le génome de notre espèce et ont ainsi participé à l’adaptation de notre espèce à son environnement. Notre métissage avec l’homme de Néandertal a également joué un rôle important dans l’adaptation des populations non-Africaines aux nouveaux environnements pathogéniques auxquels l’homme moderne a été confronté lorsqu’il a quitté l’Afrique pour coloniser le reste du monde.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».