Maternal and paternal diversity in Xinjiang Kazakh population from China
Notice bibliographique
Résumé
The ancient silk road of China passed through Xinjiang and facilitated gene exchanges from the East and the West which impacted on the genetic variation and structure of the nomadic Kazakh population residing there. In order to understand the nature of this genetic variation, 151 Xinjiang Kazakh samples were obtained from four main Kazakh groups and were analyzed using mtDNA and Y-chromosome markers. The Xinjiang Kazakh population is heterogeneous, showing the coexistence of matrilineal lineages with different origins. No genetic differentiation of mtDNA is observed among the four different regional Xinjiang Kazakh populations in Xinjiang by AMOVA and Networks. The genetic diversity of Y-STR loci is higher in Xinjiang Kazakhs (0.968 ± 0.014) than the Kazakhs from Kazakhstan (0.629 ± 0.071) and Russia (0.835 ± 0.020). East Eurasians make a more than 50% contribution to the maternal and paternal lineages of Xinjiang Kazakhs. There is more gene flow from West Eurasian into the maternal lineages of Xinjiang Kazakh than to the Kazakhs from Russia and Kazakhstan. Moreover, mtDNA and Y-STR displayed high polymorphism in Xinjiang Kazakhs (the haplotype diversity and power of discrimination were 0.990 ± 0.003, 0.9137 for mtDNA HVS and 0.968 ± 0.014, 0.9489 for Y-STR system, respectively) suggesting they would be very useful and important markers for forensic analysis and population genetic studies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».