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Enregistrement W3208236244 · doi:10.1002/ajpa.24426

Predicting skeletal stature using ancient <scp>DNA</scp>

2021· article· en· W3208236244 sur OpenAlex
Samantha L. Cox, Hannah M. Moots, Jay T. Stock, Andrej Shbat, Bárbara Domingues Bitarello, Nicole Nicklisch, Kurt W. Alt, Wolfgang Haak, Eva Rosenstock, Christopher B. Ruff, Iain Mathieson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Biological Anthropology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftCharles E. Kaufman FoundationAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésImputation (statistics)BiologyGenetic variationGenome-wide association studyAncient DNAExplained variationDemographyEvolutionary biologyGeneticsStatisticsGenotypeMissing dataSingle-nucleotide polymorphismMathematicsPopulationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Ancient DNA provides an opportunity to separate the genetic and environmental bases of complex traits by allowing direct estimation of genetic values in ancient individuals. Here, we test whether genetic scores for height in ancient individuals are predictive of their actual height, as inferred from skeletal remains. We estimate the contributions of genetic and environmental variables to observed phenotypic variation as a first step towards quantifying individual sources of morphological variation. Materials and methods We collected stature estimates and femur lengths from West Eurasian skeletal remains with published genome‐wide ancient DNA data ( n = 182, dating from 33,000–850 BP). We also recorded genetic sex, genetic ancestry, date and paleoclimate data for each individual, and δ 13 C and δ 15 N stable isotope values where available ( n = 69). We tested different methods of calculating polygenic scores, using summary statistics from four different genome wide association studies (GWAS) for height, and three methods for imputing missing genotypes. Results A polygenic score for height predicts 6.3% of the variance in femur length in our data ( n = 132, SD = 0.0069%, p = 0.001), controlling for sex, ancestry, and date. This is consistent with the predictive power of height PRS in present‐day populations and the low coverage of ancient samples. Comparatively, sex explains about 17% of the variance in femur length in our sample. Environmental effects also likely play a role in variation, independent of genetics, though with considerable uncertainty (longitude: R 2 = 0.033, SD = 0.008, p = 0.011). Genotype imputation did not improve polygenic prediction, and results varied based on the GWAS summary statistics we used. Discussion Polygenic scores explain a small but significant proportion of the variance in height in ancient individuals, though not enough to make useful predictions of individual phenotypes. However, environmental variables also contribute to phenotypic outcomes and understanding their interaction with direct genetic predictions will provide a framework with which to model how plasticity and genetic changes ultimately combine to drive adaptation and evolution.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle