Integration and the genetics of variation in facial shape
Notice bibliographique
Résumé
Human facial form is both highly variable and heritable. Despite considerable effort, however, the genetic basis for the strong and often very particular patterns of resemblance among relatives are largely unknown. The apparently highly polygenic basis for facial shape variation appears to be at odds with the strong and often highly specific patterns of heritability for facial features. Facial shape variation tends to be structured around developmentally determined patterns of correlated variation. This tendency for covariation or integration results in morphological variation that occupies only a fraction of it possible dimensions. Synthesizing results from experimental and quantitative genetics of the face and applying multivariate genotype‐phenotype mapping, we argue that the integrated nature of variation in facial form can simplify qualitative explanations of the genetics of face but greatly complicate the ability to quantitatively relate genetic to phenotypic variation. Acting on variation in development, many genetic variants push or pull variation along the same limited number of dimensions that correspond to patterns of covariation among aspects of craniofacial variation, producing complex and overlapping patterns of pleiotropic effects. Developmental nonlinearities and interactions among processes at multiple levels result in gene interaction effects that can result in specific genetic variants having genetic background specific effects whilst having small and difficult to detect effects on variation at the population level. These findings have important general implications for the genetics of complex traits. Support or Funding Information CIHR Foundation Grant, NSERC #238992‐17, NIH R01DE019638; U01DE024440 This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».