Ãtude d'association entre l'asthme et trois gènes candidats dans la population du Saguenay-Lac-Saint-Jean
Bibliographic record
Abstract
L'asthme est reconnu comme étant l'une des maladies chroniques les plus répandues dans l'enfance et sa prévalence dans la population générale est de 5 à 10%. On le définit comme étant une maladie complexe, c'est-à-dire sous l'influence de facteurs environnementaux, ainsi que de nombreux gènes, chacun ayant une contribution variable pour chaque individu. Des groupes de chercheurs ont amorcé des études génétiques au sein de plusieurs groupes ethniques afin de documenter les bases moléculaires des différentes formes d'asthme. Ce mémoire s'inscrit dans une vaste étude qui tente d'identifier les gènes de prédisposition à l'asthme au sein d'une population à effet fondateur. Quatre polymorphismes des gènes de FceRI-B, PPAR-a et PPAR-y, identifiés lors d'études antérieures, ont été évalués dans la population du Saguenay-Lac-Saint-Jean ainsi que pour une cohorte familiale de la région métropolitaine de Québec, en fonction du phénotype asthme. Les résultats obtenus à l'aide du test de déséquilibre de liaison (TDT test) ont montré qu'il n'y a aucune association entre le variant E237G-FceRI-P et l'asthme et les conditions reliées à l'asthme. Aucun participant à l'étude ne possédait le variant I181L-FceRI-p. Cette étude a permis de démontrer que la transmission combinée des variants L162V-PPAR-a et P12A-PPAR-y semble présenter un effet protecteur en ce qui concerne l'atopie. Cette observation n'a toutefois pas été confirmée au sein de la cohorte familiale originaire du Québec métropolitain. \n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".