通过大规模自动化三维表型分析绘制人脸形态遗传力图谱
应用统计
2017-01-31 v2 统计方法学
摘要
人脸是一个受强遗传控制的复杂性状，同卵双胞胎之间惊人的视觉相似性便证明了这一点。然而，面部性状的遗传力估计值常常低得惊人或难以复现。此外，构建对应于自然感知面部特征的表型在很大程度上仍是一个谜。我们在此提出一项针对面部几何形状的大规模遗传力研究，旨在解决这些问题。我们从 TwinsUK registry 招募的 名双胞胎队列中获取了高分辨率三维面部模型，并通过一种新颖的标志点标注工作流程 GESSA（测地集成表面采样算法，Geodesic Ensemble Surface Sampling Algorithm）进行处理。该算法在面部表面放置数千个标志点，并自动建立跨面部的逐点对应关系。这些标志点使我们能够通过曲率测量在精细细节层面上直观表征面部几何形状，从而生成准确的人脸遗传力图谱（www.heritabilitymaps.info）。
引用
@article{arxiv.1608.08199,
title = {Heritability maps of human face morphology through large-scale automated three-dimensional phenotyping},
author = {Dimosthenis Tsagkrasoulis and Pirro Hysi and Tim Spector and Giovanni Montana},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.08199},
year = {2017}
}
备注
21 pages, 5 figures Updated content