Analysis of Genotypic and Environmental Risk Factors for the Development of Allergic Diseases in Almaty Residents
Notice bibliographique
Résumé
Allergic diseases represent a global health problems. According to the "Association of Allergists and ClinicalImmunologists" of Kazakhstan, the number of allergy sufferers in the country increases by 10-15% every year.Microarray genotyping has been widely used in allergy diagnosis due to its high throughput capability and specificity in identifying genetic markers associated with allergic diseases.This work is aimed to study the dynamics of the incidence of allergic diseases among residents of Almaty; assess the role of environmental and genotypic risk factors; identify marker genes related to asthma and allergic rhinitis and risk assessment in case and controls among patients.The findings revealed that allergic rhinitis was the most prevalent condition (58%), followed by bronchial asthma (9%).Self-reported allergy data were often inconsistent with medical diagnoses, underscoring the importance of clinical confirmation.A family history of allergies emerged as a major risk factor, significantly outweighing the impact of smoking.Genetic analysis identified specific SNPs in the IL13 and IL12B genes that were associated with increased allergy risk.For IL13, the T allele of rs1295686, A allele of rs848, and A allele of rs20541 were identified as significant.In IL12B, the T allele of rs2853694 and CC genotype of rs2569254 were linked to higher risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».