Ambient Temperature is a Strong Selective Factor Influencing Human Development and Immunity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solar energy, which is essential for the origin and evolution of all life forms on Earth, can be objectively recorded through attributes such as climatic ambient temperature (CAT), ultraviolet radiation (UVR), and sunlight duration (SD). These attributes have specific geographical variations and may cause different adaptation traits. However, the adaptation profile of each attribute and the selective role of solar energy as a whole during human evolution remain elusive. Here, we performed a genome-wide adaptation study with respect to CAT, UVR, and SD using the Human Genome Diversity Project-Centre Etude Polymorphism Humain (HGDP-CEPH) panel data. We singled out CAT as the most important driving force with the highest number of adaptive loci (6 SNPs at the genome-wide 1 × 10−7 level; 401 at the suggestive 1 × 10−5 level). Five of the six genome-wide significant adaptation SNPs were successfully replicated in an independent Chinese population (N = 1395). The corresponding 316 CAT adaptation genes were mostly involved in development and immunity. In addition, 265 (84%) genes were related to at least one genome-wide association study (GWAS)-mapped human trait, being significantly enriched in anthropometric loci such as those associated with body mass index (χ2; P < 0.005), immunity, metabolic syndrome, and cancer (χ2; P < 0.05). For these adaptive SNPs, balancing selection was evident in Euro-Asians, whereas obvious positive and/or purifying selection was observed in Africans. Taken together, our study indicates that CAT is the most important attribute of solar energy that has driven genetic adaptation in development and immunity among global human populations. It also supports the non-neutral hypothesis for the origin of disease-predisposition alleles in common diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle