Opposite effects on facial morphology due to gene dosage sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Sequencing technology is increasingly demonstrating the impact of genomic copy number variation (CNV) on phenotypes. Opposing variation in growth, head size, cognition and behaviour is known to result from deletions and reciprocal duplications of some genomic regions. We propose normative inversion of face shape, opposing difference from a matched norm, as a basis for investigating the effects of gene dosage on craniofacial development. We use dense surface modelling techniques to match any face (or part of a face) to a facial norm of unaffected individuals of matched age, sex and ethnicity and then we reverse the individual's face shape differences from the matched norm to produce the normative inversion. We demonstrate for five genomic regions, 4p16.3, 7q11.23, 11p15, 16p13.3 and 17p11.2, that such inversion for individuals with a duplication or (epi)-mutation produces facial forms remarkably similar to those associated with a deletion or opposite (epi-)mutation of the same region, and vice versa. The ability to visualise and quantify face shape effects of gene dosage is of major benefit for determining whether a CNV is the cause of the phenotype of an individual and for predicting reciprocal consequences. It enables face shape to be used as a relatively simple and inexpensive functional analysis of the gene(s) involved.
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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 ».