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Enregistrement W2969279165 · doi:10.3389/fgene.2019.00865

The Interplay of Human and Mycobacterium Tuberculosis Genomic Variability

2019· review· en· W2969279165 sur OpenAlexafffund
Wilian Correa-Macedo, Geison Cambri, Erwin Schurr

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMycobacterium tuberculosisBiologyTuberculosisGeneticsComputational biologyVirologyEvolutionary biologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tuberculosis (TB), caused by the human pathogens Mycobacterium tuberculosis (Mtb) and Mycobacterium africanum, has plagued humanity for millennia and remains the deadliest infectious disease in the modern world. Mtb and M. africanum can be subdivided phylogenetically into seven lineages exhibiting a low but significant degree of genomic diversity and preferential geographic distributions. Human genetic variability impacts all stages of TB pathogenesis ranging from susceptibility to infection with Mtb, progression of infection to disease, and the development of distinct clinical sub-types. The genetic study of severe childhood TB identified strong inborn single gene errors revealing crucial pathways of vulnerability to TB. However, the identification of major TB-susceptibility genes on the population level has remained elusive. In particular, the replication of findings from candidate and genome-wide association studies across distinct human populations has proven difficult, thus hampering the characterization of reliable host molecular markers of susceptibility. Among the possible confounding factors of genetic association studies is Mtb genomic variability which generally was not taken into account by human genetic studies. In support of this possibility, Mtb lineage was found to be a contributing factor to clinical presentation of TB and epidemiological spread of Mtb in exposed populations. The confluence of pathogen and human host genetic variability to TB pathogenesis led to the consideration of a possible co-adaptation of Mtb strains and their human hosts which should reveal itself in significant interaction effects between Mtb strain and TB susceptibility/resistance alleles. Here, we present some of the most consistent findings of genetic susceptibility factors in human TB and review studies that point to genome-to-genome interaction between humans and Mtb lineages. The limited results available so far suggest that analyses considering joint human-Mtb genomic variability may provide improved power for the discovery of pathogenic drivers of the ongoing TB epidemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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