Polymorphism of Genes Encoding Selenoproteins in the Indigenous Population of Siberia: Adaptive Variant rs1133238-A of the Gene
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, we analyzed the distribution of polymorphism variants of 25 genes encoding selenoproteins in indigenous Siberian populations, based on data on the variability of exons and adjacent noncoding DNA sequences. The study showed that there are virtually no polymorphism variants in the indigenous population of Siberia that differ greatly in frequency from those in the East Asian population, which could indicate the effect of selection on genes encoding selenoproteins. Nevertheless, we have proposed a set of loci in exons (rs3732532 of gene, rs1050450 of gene, rs6748996 of gene, rs225014 of gene) and noncoding region of genes (rs2291250 of gene, rs201938903 of gene, rs11258324 of gene), further study of their polymorphism in different ethnic groups of Siberia is quite reasonable. The most promising locus is rs1133238 of the gene. The frequency of the rs1133238-A variant was found to exceed 30% in northeastern Siberia, although its frequency is significantly lower (~12%) in other regions of Siberia. Considering the association between the rs1133238-A variant and blood mercury levels in Canadian Eskimos, it is suggested that the increased frequency of the rs1133238-A variant in populations of the coastal regions of Northeast Siberia (Koryaks, Chukchi, Eskimo) may be due to the protective role of this allele against the effects of mercury compounds on the body.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».