Genetic architecture of trait variance in craniofacial morphology
Notice bibliographique
Résumé
The genetic architecture of trait variance has long been of interest in genetics and evolution. One of the earliest attempts to understand this architecture was presented in Lerner's Genetic Homeostasis (1954). Lerner proposed that heterozygotes should be better able to tolerate environmental perturbations because of functional differences between the alleles at a given locus, with each allele optimal for slightly different environments. This greater robustness to environmental variance, he argued, would result in smaller trait variance for heterozygotes. The evidence for Lerner's hypothesis has been inconclusive. To address this question using modern genomic methods, we mapped loci associated with differences in trait variance (vQTL) on 1,101 individuals from the F34 of an advanced intercross between LG/J and SM/J mice. We also mapped epistatic interactions for these vQTL in order to understand the influence of epistasis for the architecture of trait variance. We did not find evidence supporting Lerner's hypothesis, that heterozygotes tend to have smaller trait variances than homozygotes. We further show that the effects of most mapped loci on trait variance are produced by epistasis affecting trait means and that those epistatic effects account for about a half of the differences in genotypic-specific trait variances. Finally, we propose a model where the different interactions between the additive and dominance effects of the vQTL and their epistatic partners can explain Lerner's original observations but can also be extended to include other conditions where heterozygotes are not the least variable genotype.
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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 ».