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이 연구는 전 세계 148 개 민족 그룹의 스캔 데이터를 기반으로 한 기하학적 상 동성 모델을 사용하여 인간 두개골 형태의 지역 다양성을 평가했습니다. 이 방법은 템플릿 피팅 기술을 사용하여 반복적 인 가장 가까운 포인트 알고리즘을 사용하여 비 강진 변환을 수행하여 상 동성 메시를 생성합니다. 342 개의 선택된 상 동체 모델에 주요 구성 요소 분석을 적용함으로써, 전체 크기의 가장 큰 변화가 발견되었고 남아시아의 작은 두개골에 대해 명확하게 확인되었습니다. 두 번째로 큰 차이는 신경 크라늄의 길이 대 폭의 비율이며, 아프리카 인의 길쭉한 두개골과 동북 아시아 인의 볼록한 두개골 사이의 대비를 보여줍니다. 이 성분은 얼굴 윤곽선과 거의 관련이 없다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 북동부 아시아 인의 뺨 돌출과 유럽인의 소형 상악 뼈와 같은 잘 알려진 얼굴 특징이 재확인되었습니다. 이러한 얼굴 변화는 두개골의 윤곽, 특히 정면 및 후두 뼈의 경사 정도와 밀접한 관련이 있습니다. 동종 패턴은 전체 두개골 크기에 비해 얼굴 비율에서 발견되었습니다. 더 큰 두개골에서는 많은 아메리카 원주민과 동북 아시아 인들과 마찬가지로 얼굴 외곽선은 길고 좁은 경향이 있습니다. 우리의 연구는 기후 또는식이 조건과 같은 두개골 형태에 영향을 줄 수있는 환경 변수에 대한 데이터를 포함하지 않았지만, 상 동성 두 성향 패턴의 큰 데이터 세트는 골격 표현형 특성에 대한 다른 설명을 찾는 데 유용 할 것입니다.
인간 두개골 모양의 지리적 차이는 오랫동안 연구되어왔다. 많은 연구자들은 영양 상태에 따라 5,8,9,10, 11,12에 따라 환경 적응 및/또는 자연 선택의 다양성을 평가했습니다. 13. 또한, 일부 연구는 병목 현상 효과, 유전자 드리프트, 유전자 흐름 또는 중성 유전자 돌연변이로 인한 확률 적 진화 과정에 중점을 두었습니다. 예를 들어, 더 넓고 짧은 두개골 금고의 구형 모양은 Allen 's Rule24에 따라 선택적 압력에 대한 적응으로 설명되었으며, 이는 포유 동물이 볼륨 2,4,16,17,25에 비해 신체 표면적을 감소시킴으로써 열 손실을 최소화한다고 가정합니다. . 또한 Bergmann의 Rule26을 사용한 일부 연구는 두개골 크기와 온도 3,5,16,25,27의 관계를 설명했으며, 이는 열 손실을 방지하기 위해 차가운 지역에서 전체 크기가 더 크다는 것을 시사합니다. 두개골 금고와 얼굴 뼈의 성장 패턴에 대한 유성 스트레스의 기계적 영향은 요리 문화 또는 농민과 사냥꾼 수집가 사이의 생존 차이로 인한식이 조건과 관련하여 논쟁의 여지가있다 8,9,11,12,28. 일반적인 설명은 씹는 압력 감소가 안면 뼈와 근육의 경도를 감소 시킨다는 것입니다. 몇몇 글로벌 연구는 두개골 모양 다양성을 주로 환경 적응보다는 중성 유전자 거리의 표현형 결과와 관련이있다 21,29,30,31,32. 두개골 모양의 변화에 대한 또 다른 설명은 등각 또는 동종 성장의 개념 6,33,34,35를 기반으로합니다. 예를 들어, 큰 뇌는 소위 "브로카의 캡"영역에서 상대적으로 더 넓은 전두엽을 갖는 경향이 있으며, 전두엽의 너비는 증가하는 진화 과정 인 상반된 성장에 기초한 진화 과정이 증가한다. 또한, 두개골 모양의 장기 변화를 조사한 연구에 따르면 높이가 증가함에 따라 여관 (두개골이 더 구형이되는 경향)에 대한 동반 경향이 발견되었습니다.
두개골 형태에 대한 오랜 연구의 역사에는 두개골 모양의 다양한 측면을 담당하는 기본 요인을 식별하려는 시도가 포함됩니다. 많은 초기 연구에 사용 된 전통적인 방법은 종종 Martin 또는 Howell Definitions36,37을 사용하는 이변 량 선형 측정 데이터를 기반으로했습니다. 동시에, 위에서 언급 한 많은 연구는 공간 3D 기하학적 형태 측정 (GM) 기술에 기초하여보다 진보 된 방법을 사용했다 .5,7,10,11,13,17,27,34,35,38 예를 들어, 굽힘 에너지 최소화에 기초한 슬라이딩 세미 란드 마크 방법은 트랜스 제닉 생물학에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이었습니다. 그것은 곡선 또는 표면을 따라 미끄러 져 38,41,42,43,44,45,46을 따라 미끄러 져 각 샘플에 템플릿의 반지 마크를 투사합니다. 이러한 중첩 방법을 포함하여 대부분의 3D GM 연구는 일반화 된 Procrustes 분석, ICP (Iserative) 알고리즘 47을 사용하여 모양을 직접 비교하고 변화를 캡처 할 수 있습니다. 대안 적으로, TPS (Thin Plate Spline) 48,49 방법은 또한 메쉬 기반 형태에 반란드 마크 정렬을 매핑하기위한 비 강성 변환 방법으로 널리 사용된다.
20 세기 후반부터 실용적인 3D 전신 스캐너가 개발되면서 많은 연구에서 크기 측정을 위해 3D 전신 스캐너 50,51을 사용했습니다. 스캔 데이터는 신체 치수를 추출하는 데 사용되었으며, 표면 모양을 점 구름이 아닌 표면으로 묘사해야합니다. 패턴 피팅은 컴퓨터 그래픽 분야에서 이러한 목적을 위해 개발 된 기술이며, 표면의 모양은 다각형 메쉬 모델로 설명됩니다. 패턴 피팅의 첫 번째 단계는 템플릿으로 사용할 메쉬 모델을 준비하는 것입니다. 패턴을 구성하는 일부 정점은 랜드 마크입니다. 그런 다음 템플릿을 변형시키고 표면으로 변형되어 템플릿의 로컬 모양 기능을 유지하면서 템플릿과 포인트 클라우드 사이의 거리를 최소화합니다. 템플릿의 랜드 마크는 포인트 클라우드의 랜드 마크에 해당합니다. 템플릿 피팅을 사용하여 모든 스캔 데이터는 동일한 수의 데이터 포인트 및 동일한 토폴로지를 갖는 메쉬 모델로 설명 할 수 있습니다. 정확한 상 동성은 랜드 마크 위치에만 존재하지만 템플릿의 기하학적 변화가 작기 때문에 생성 된 모델 사이에 일반적인 상 동성이 있다고 가정 할 수 있습니다. 따라서 템플릿 피팅에 의해 생성 된 그리드 모델을 때때로 상 동성 모델 52라고합니다. 템플릿 피팅의 장점은 템플릿이 표면에 공간적으로 가까운 대상 물체의 다른 부분으로 변형되어 조정 될 수 있지만 각각에 영향을 미치지 않으면 서 (예를 들어 zygomatic 아치 및 두개골의 시간 영역) 다른. 흉한 모습. 이러한 방식으로, 템플릿은 어깨가 서있는 위치에있는 몸통이나 팔과 같은 분기 물체에 고정 될 수 있습니다. 템플릿 피팅의 단점은 반복 반복의 계산 비용이 높지만 컴퓨터 성능이 크게 향상되면 더 이상 문제가되지 않습니다. PCA (Principal Component Analysis)와 같은 다변량 분석 기술을 사용하여 메쉬 모델을 구성하는 정점의 좌표 값을 분석함으로써 분포의 임의의 위치에서 전체 표면 형상 및 가상 모양의 변화를 분석 할 수 있습니다. 받을 수 있습니다. 계산 및 시각화 53. 오늘날, 템플릿 피팅으로 생성 된 메쉬 모델은 다양한 필드에서 모양 분석에 널리 사용됩니다 .52,55,56,57,58,59,60.
CT보다 높은 해상도, 속도 및 이동성에서 스캔 할 수있는 휴대용 3D 스캐닝 장치의 빠른 개발과 함께 Flexible Mesh Recording 기술의 발전은 위치에 관계없이 3D 표면 데이터를 더 쉽게 기록 할 수 있도록합니다. 따라서, 생물학적 인류학 분야에서, 이러한 새로운 기술은이 연구의 목적 인 두개골 표본을 포함하여 인간 표본을 정량화하고 통계적으로 분석하는 능력을 향상시킨다.
요약하면,이 연구는 템플릿 매칭 (그림 1)을 기반으로 한 고급 3D 상 동성 모델링 기술을 사용하여 전 세계 148 개 집단에서 선택한 342 개의 두개골 표본을 전 세계의 지리적 비교를 통해 평가합니다. 두개골 형태의 다양성 (표 1). 두개골 형태의 변화를 설명하기 위해, 우리는 PCA 및 수신기 작동 특성 (ROC) 분석을 우리가 생성 한 상 동성 모델의 데이터 세트에 적용했습니다. 이 발견은 지역 패턴 및 변화 순서 감소, 두개골 세그먼트 간의 상관 관계 변화 및 동종 추세의 존재를 포함하여 두개골 형태의 글로벌 변화에 대한 더 나은 이해에 기여할 것입니다. 이 연구는 두개골 형태에 영향을 줄 수있는 기후 또는식이 조건으로 표시되는 외적 변수에 대한 데이터를 다루지는 않지만, 우리의 연구에 기록 된 두개골 형태의 지리적 패턴은 두개골 변이의 환경, 생체 역학적 및 유전 적 요인을 탐구하는 데 도움이 될 것입니다.
표 2는 342 개의 상동 두개골 모델의 17,709 개의 정점 (53,127 XYZ 좌표)의 표준화되지 않은 데이터 세트에 적용되는 고유 값 및 PCA 기여 계수를 보여줍니다. 결과적으로, 14 개의 주요 구성 요소가 확인되었고, 총 분산에 대한 기여는 1%이상이고, 총 분산의 총 비율은 83.68%였다. 14 개의 주요 구성 요소의 로딩 벡터는 보충 표 S1에 기록되며 342 개의 두개골 샘플에 대해 계산 된 구성 요소 점수는 보충 표 S2에 제시되어 있습니다.
이 연구는 2%보다 큰 기여를 가진 9 가지 주요 구성 요소를 평가했으며, 그 중 일부는 두개골 형태의 실질적이고 중요한 지리적 변화를 보여줍니다. 그림 2 주요 지리적 단위 (예 : 아프리카와 비 아프리카 국가 사이의 각 샘플 조합을 특성화하거나 분리하기위한 가장 효과적인 PCA 구성 요소를 설명하기 위해 ROC 분석에서 생성 된 곡선. 폴리네시아 조합은이 테스트에 사용 된 작은 샘플 크기로 인해 테스트되지 않았습니다. ROC 분석을 사용하여 계산 된 AUC 및 기타 기본 통계의 차이의 중요성에 관한 데이터는 보충 표 S3에 나와 있습니다.
ROC 곡선은 342 개의 남성 상 동성 두개골 모델로 구성된 정점 데이터 세트를 기반으로 9 개의 주요 구성 요소 추정치에 적용되었습니다. AUC : 곡선 아래의 영역은 각 지리적 조합을 다른 총 조합과 구별하는 데 사용되는 0.01%의 유의성입니다. TPF는 진정한 긍정적 (효과적인 차별), FPF는 잘못된 양수 (무효화 된 차별)입니다.
ROC 곡선의 해석은 아래에 요약되어 있으며, 크고 비교적 큰 AUC 및 0.001 미만의 확률로 높은 수준의 유의성을 가질 수 있도록 비교 그룹을 구별 할 수있는 구성 요소에만 초점을 맞 춥니 다. 주로 인도의 샘플로 구성된 남아시아 단지 (도 2A)는 다른 성분 (PC1)이 다른 구성 요소에 비해 상당히 큰 AUC (0.856)를 가짐으로써 다른 지리적으로 혼합 된 샘플과 크게 다릅니다. 아프리카 단지 (도 2B)의 특징은 PC2의 비교적 큰 AUC이다 (0.834). 오스트리아-멜라네시아 인 (도 2C)은 상대적으로 더 큰 AUC (0.759)를 가진 PC2를 통해 사하라 이남 아프리카 인들과 유사한 경향을 보여 주었다. 유럽인 (그림 2D)은 PC2 (AUC = 0.801), PC4 (AUC = 0.719) 및 PC6 (AUC = 0.671)의 조합에서 분명히 다르고 동북 아시아 샘플 (그림 2E)은 상대적으로 PC4와 유의하게 다릅니다. 0.714가 더 크고 PC3의 차이는 약합니다 (AUC = 0.688). 다음 그룹은 또한 AUC 값이 낮고 유의 수준이 높은 것으로 식별되었습니다 : PC7 (AUC = 0.679), PC4 (AUC = 0.654) 및 PC1 (AUC = 0.649)의 결과 이러한 구성 요소와 관련된 특성, 동남아시아 인 (그림 2G)은 PC3 (AUC = 0.660) 및 PC9 (AUC = 0.663)에 따라 차별화되었지만 중동 (북아프리카 포함)의 샘플 (그림 2H)에 대한 패턴은 해당했습니다. 다른 사람들과 비교할 때 큰 차이는 없습니다.
다음 단계에서, 고도로 상관 관계가 높은 정점을 시각적으로 해석하기 위해, 0.45보다 큰 하중 값을 가진 표면의 영역은 그림 3과 같이 x, y 및 z 좌표 정보로 색상을 나타냅니다. 빨간색 영역은 높은 상관 관계를 나타냅니다. 수평 횡 방향에 해당하는 X 축 좌표. 녹색 영역은 Y 축의 수직 좌표와 밀접한 상관 관계가 있으며, 진한 청색 영역은 Z 축의 시상 좌표와 높은 상관 관계가 있습니다. 연한 파란색 영역은 Y 좌표 축 및 Z 좌표 축과 관련이 있습니다. 핑크 - X 및 Z 좌표 축과 관련된 혼합 영역; 노란색 - X 및 Y 좌표 축과 관련된 영역; 흰색 영역은 x, y 및 z 좌표 축으로 구성됩니다. 따라서이 하중 값 임계 값에서 PC 1은 주로 두개골의 전체 표면과 관련이 있습니다. 이 구성 요소 축의 반대쪽에있는 3 개의 SD 가상 두개골 모양은이 그림에도 묘사되어 있으며, PC1에는 전체 두개골 크기의 요인이 포함되어 있음을 시각적으로 확인하기 위해 보충 비디오 S1에 뒤틀린 이미지가 표시됩니다.
PC1 점수의 주파수 분포 (정상 맞춤 곡선), 두개골 표면의 컬러 맵은 PC1 정점과 매우 상관 관계가 있습니다 (이 축의 반대쪽의 크기에 대한 색상 설명은 3 SD입니다. 스케일은 직경의 녹색 구입니다. 50mm.
그림 3은 9 개의 지리적 단위에 대해 별도로 계산 된 개별 PC1 점수의 주파수 분포 플롯 (정상 맞춤 곡선)을 보여줍니다. ROC 곡선 추정치 (그림 2) 외에도 남아시아 인의 추정치는 다른 지역 그룹의 두개골보다 두개골이 작기 때문에 왼쪽으로 크게 왜곡되어 있습니다. 표 1에 표시된 바와 같이,이 남아시아 인들은 안다만과 니코 바르 제도, 스리랑카, 방글라데시를 포함한 인도의 민족을 대표합니다.
치수 계수는 PC1에서 발견되었습니다. 고도로 상관 된 영역과 가상 모양의 발견은 PC1 이외의 구성 요소에 대한 형태 인자의 설명을 초래했다. 그러나 크기 요인이 항상 완전히 제거되는 것은 아닙니다. ROC 곡선 (도 2)을 비교함으로써 나타낸 바와 같이, PC2 및 PC4가 가장 차별적이었고, PC6 및 PC7이 뒤 따랐다. PC3 및 PC9는 샘플 모집단을 지리적 단위로 나누는 데 매우 효과적입니다. 따라서, 이러한 구성 요소 축 쌍은 개략적으로 PC 점수 및 컬러 표면의 산점도를 각 구성 요소와 높은 상관 관계뿐만 아니라 3 SD의 반대쪽의 치수와의 가상 형상 변형을 묘사합니다 (그림 4, 5, 6). 이 플롯에 표시되는 각 지리적 단위로부터 샘플의 볼록한 선체 범위는 약 90%이지만 클러스터 내에 어느 정도의 겹침이 있습니다. 표 3은 각 PCA 구성 요소에 대한 설명을 제공합니다.
9 개의 지리적 단위 (상단) 및 4 개의 지리적 단위 (하단)의 두개골 개인에 대한 PC2 및 PC4 점수의 산점도, 각 PC와 높은 상관 관계가있는 정점의 두개골 표면 색상의 플롯 (X, Y, Z). 축의 색상 설명 : 텍스트 참조) 및이 축의 반대쪽에있는 가상 형태의 변형은 3 SD입니다. 스케일은 직경이 50mm 인 녹색 구입니다.
9 개의 지리적 단위 (상단)와 2 개의 지리적 단위 (하단)의 두개골 개인에 대한 PC6 및 PC7 점수의 산점도는 각 PC와 높은 상관 관계가있는 정점에 대한 두개골 표면 색 플롯 (X, Y, Z). 축의 색상 설명 : 텍스트 참조) 및이 축의 반대쪽에있는 가상 형태의 변형은 3 SD입니다. 스케일은 직경이 50mm 인 녹색 구입니다.
9 개의 지리적 단위 (상단) 및 3 개의 지리적 단위 (하단)의 두개골 개인에 대한 PC3 및 PC9 점수의 산점도 및 각 PC 색상 해석과 높은 상관 관계가있는 두개골 표면 (X, Y, Z 축)의 컬러 플롯. : cm. 텍스트),이 축의 반대쪽에있는 가상 형상 변형뿐만 아니라 크기가 3 SD입니다. 스케일은 직경이 50mm 인 녹색 구입니다.
PC2 및 PC4의 점수를 보여주는 그래프에서 (도 4, 보충 비디오 S2, 변형 된 이미지를 보여주는 S3),로드 값 임계 값이 0.4보다 높을 때 표면 색상 맵도 표시되며, 이는 PC1보다 낮으므로 PC1보다 낮습니다. PC2 값 총 부하는 PC1보다 작습니다.
z- 축 (진한 파란색)을 따라 시상 방향으로 전두 및 후두엽의 신장과 관상 방향 (핑크색)의 정수리 로브 (핑크색), 후두 (녹색) 및 z 축의 y 축 이마의 (진한 파란색). 이 그래프는 전 세계 모든 사람들의 점수를 보여줍니다. 그러나, 다수의 그룹으로 구성된 모든 샘플이 동시에 함께 표시 될 때, 산란 패턴의 해석은 많은 양의 중첩으로 인해 상당히 어렵다; 따라서 4 개의 주요 지리적 단위 (예 : 아프리카, 오스트 랄라 시아-멜라네시아, 유럽 및 동북 아시아)에서 샘플은이 PC 점수 범위 내에서 3 개의 SD 가상 두개골 변형으로 그래프 아래에 흩어져 있습니다. 그림에서 PC2 및 PC4는 점수 쌍입니다. 아프리카 인과 오스트리아-멜라네시아 인들은 더 많이 겹치고 오른쪽으로 분포되어 있으며, 유럽인들은 왼쪽 상단을 향해 흩어져 있으며 북동쪽 아시아 인은 왼쪽 아래쪽으로 클러스터링하는 경향이 있습니다. PC2의 수평 축은 아프리카/호주 멜라네시아 인이 다른 사람들보다 상대적으로 더 긴 신경질을 가지고 있음을 보여줍니다. 유럽과 동북 아시아 조합이 느슨하게 분리되는 PC4는 접합 뼈의 상대적 크기 및 투영 및 갈바륨의 측면 윤곽과 관련이 있습니다. 스코어링 체계는 유럽인들이 상대적으로 좁은 상악 및 접합 뼈, 접합 아치, 수직으로 높은 전두 뼈 및 평평하고 낮은 후두 뼈에 의해 제한된 작은 시간적 포자 공간을 가지고 있음을 보여줍니다. . 전두엽이 기울어지고 후두 뼈의 바닥이 올라갑니다.
PC6 및 PC7 (도 5) (그림 5) (보충 비디오 S4, 변형 된 이미지를 보여주는 S5)에 중점을두면 컬러 플롯은 0.3보다 큰 부하 값 임계 값을 보여줍니다. 녹색). y 축), 시간 뼈 모양 (파란색 : y 및 z 축) 및 후두 뼈 모양 (핑크 : X 및 Z 축). 이마 너비 (빨간색 : x 축) 외에도 PC7은 또한 전방 상악 폐포 (녹색 : y 축)의 높이와 정수각 영역 (진한 파란색) 주변의 z 축 머리 모양과 관련이 있습니다. 도 5의 상단 패널에서, 모든 지리적 샘플은 PC6 및 PC7 구성 요소 점수에 따라 분포된다. ROC는 PC6에 유럽에 고유 한 기능이 포함되어 있고 PC7 은이 분석에서 아메리카 원주민 특징을 나타냅니다.이 두 지역 샘플은이 구성 요소 축에서 선택적으로 플롯 팅되었습니다. 아메리카 원주민은 샘플에 널리 포함되어 있지만 왼쪽 상단에 흩어져 있습니다. 반대로, 많은 유럽 샘플은 오른쪽 하단에 위치하는 경향이 있습니다. PC6과 PC7 쌍은 유럽인의 좁은 폐포 과정과 비교적 넓은 신경 라늄을 나타내며, 미국인은 좁은 이마, 더 큰 상악골 및 더 넓고 키가 큰 폐포 과정으로 특징 지어집니다.
ROC 분석에 따르면 PC3 및/또는 PC9는 남동부 및 동북 아시아 인구에서 흔한 것으로 나타났습니다. 따라서, 점수는 PC3 (Y 축의 녹색 상단)과 PC9 (Y 축의 녹색 아래면)를 쌍으로 쌍을 이룹니다 (그림 6; 보충 비디오 S6, S7은 동아시아 인의 다양성을 반영합니다. 이는 동북 아시아 인의 높은 얼굴 비율과 동남아시아의 낮은 얼굴 모양과 크게 대조됩니다. 이러한 얼굴 특징 외에도 일부 동북 아시아 인의 또 다른 특징은 후두 뼈의 람다 기울기이며 일부 동남아시아 인은 좁은 두개골베이스를 가지고 있습니다.
주요 구성 요소에 대한 위의 설명과 PC5 및 PC8에 대한 설명은 9 개의 주요 지리적 단위 중에서 특정 지역 특성이 발견되지 않았기 때문에 생략되었습니다. PC5는 시간 뼈의 마스토이드 과정의 크기를 말하고, PC8은 전체 두개골 모양의 비대칭을 반영하며, 둘 다 9 개의 지리적 샘플 조합 사이의 평행 변화를 보여줍니다.
개별 수준의 PCA 점수의 산점도 외에도 전체 비교를 위해 그룹 수단의 산점도를 제공합니다. 이를 위해 148 개의 민족 그룹의 개별 상 동성 모델의 정점 데이터 세트에서 평균 두개골 상 동성 모델이 만들어졌습니다. PC2 및 PC4, PC6 및 PC7 및 PC3 및 PC9에 대한 스코어 세트의 이변 량 플롯은 보충 그림 S1에 표시되며, 모두 148 명의 개체 샘플의 평균 두개골 모델로 계산됩니다. 이러한 방식으로, 산점도는 각 그룹 내에서 개인의 차이를 숨기고, 기본 지역 분포로 인해 두개골 유사성을 명확하게 해석 할 수 있으며, 여기서 패턴은 겹치는 개별 플롯에 묘사 된 패턴과 일치합니다. 보충 그림 S2는 각 지리적 단위의 전체 평균 모델을 보여줍니다.
전체 크기 (보충 표 S2)와 관련된 PC1 외에도, 전체 크기와 두개골 모양 사이의 동종 관계는 중심 치수와 비 정규화 된 데이터의 PCA 추정치 세트를 사용하여 검사되었습니다. 유의성 테스트에서 동종 계수, 상수 값, t 값 및 P 값이 표 4에 나와 있습니다. 전체 두개골 크기와 관련된 유의 한 동종 패턴 구성 요소는 p <0.05 수준의 모든 두개골 형태에서 발견되지 않았습니다.
비 정규화 된 데이터 세트를 기반으로 일부 크기 요소가 PC 추정치에 포함될 수 있기 때문에 중심 크기로 정규화 된 데이터 세트를 사용하여 계산 된 중심 크기와 PC 점수 사이의 동종 추세를 추가로 조사했습니다 (PCA 결과 및 스코어 세트는 보충 테이블 S6에 표시됩니다. ). , C7). 표 4는 동종 분석의 결과를 보여줍니다. 따라서, 유의 한 동종 추세는 PC6의 1% 수준 및 PC10의 5% 수준에서 발견되었다. 그림 7은 로그 중심 크기의 양쪽 끝에있는 Dummies (± 3 SD)를 사용한 PC 점수와 중심 크기 사이의 이들 로그 선형 관계의 회귀 경사를 보여줍니다. PC6 점수는 두개골의 상대 높이와 폭의 비율입니다. 두개골의 크기가 증가함에 따라 두개골과 얼굴이 점점 높아지고 이마, 눈 소켓 및 콧 구멍은 측면으로 서로 더 가까워지는 경향이 있습니다. 샘플 분산의 패턴은이 비율이 일반적으로 동북아와 아메리카 원주민에서 발견됨을 시사합니다. 또한, PC10은 지리적 영역에 관계없이 미드 페이스 폭의 비례 감소 경향을 보여줍니다.
표에 나열된 중요한 동종 관계의 경우, 형상 구성 요소의 PC 비율 (정규화 된 데이터로부터 얻은)과 중심 크기 사이의 로그 선형 회귀의 기울기와 가상 형상 변형은 3 SD의 크기를 갖는다. 4 라인의 반대쪽.
두개골 형태의 변화 패턴은 상 동성 3D 표면 모델의 데이터 세트 분석을 통해 입증되었다. PCA의 첫 번째 구성 요소는 전체 두개골 크기와 관련이 있습니다. 인도의 스리랑카 및 안다만 제도 인 방글라데시의 표본을 포함한 남아시아의 작은 두개골은 Bergmann의 생태 지계 규칙 또는 섬 규칙 613,5,16,25와 일치하는 신체 크기가 작기 때문이라고 생각되어 왔습니다. 27,62. 첫 번째는 온도와 관련이 있고 두 번째는 생태 틈새 시장의 이용 가능한 공간과 식품 자원에 따라 다릅니다. 모양의 구성 요소 중에서 가장 큰 변화는 두개골 금고의 길이와 너비의 비율입니다. 지정된 PC2 인이 기능은 오스트리아-멜라네시아 인과 아프리카 인의 비례 적으로 길쭉한 두개골 사이의 밀접한 관계와 일부 유럽인과 동북 아시아 인의 구형 두개골과의 차이를 설명합니다. 이러한 특성은 간단한 선형 측정에 기초하여 많은 이전 연구에서보고되었다 37,63,64. 더욱이,이 특성은 아프리카 인의 근접 성과 관련이 있으며, 이는 오랫동안 인체 측정 및 골다공증 연구에서 논의되어왔다. 이 설명의 주요 가설은 측두근의 얇아지는 것과 같은 저작이 감소하면 외부 두피에 대한 압력이 감소한다는 것입니다. 또 다른 가설은 머리 표면적을 줄임으로써 추운 기후에 적응하는 것과 관련이 있으며, 이는 더 구형 두개골이 구형 모양보다 표면적을 최소화한다는 것을 시사한다. 현재 연구의 결과에 기초하여, 이러한 가설은 두개골 세그먼트의 상호 상관에 기초 하여만 평가 될 수있다. 요약하면, 우리의 PCA 결과는 두개골 길이 폭 비율이 씹는 조건에 의해 크게 영향을 받는다는 가설을 완전히 뒷받침하지 않습니다. 그리고 측두엽의 상대 공간 (측두근의 부피를 반영). 우리의 현재 연구는 두개골 모양과 온도와 같은 지질 환경 조건 사이의 관계를 분석하지 않았습니다. 그러나 Allen의 규칙에 근거한 설명은 추운 기후 지역에서 Brachycephalon을 설명하기위한 후보 가설로 간주 할 가치가있을 수 있습니다.
그런 다음 PC4에서 유의 한 변화가 발견되었으며, 이는 동북 아시아 인이 상악골과 접합 뼈에 크고 두드러진 접합 뼈를 가지고 있음을 시사합니다. 이 발견은 zygomatic 뼈의 전진 운동에 의해 극도의 추운 기후에 적응 한 것으로 여겨지는 시베리아 인들의 잘 알려진 특정 특성과 일치하여 부비동의 양이 증가하고 더 평평한 얼굴 65를 초래합니다. 우리의 상동 모델에서 나온 새로운 발견은 유럽인의 뺨이 처지는 것이 정면 경사 감소뿐만 아니라 평평하고 좁은 후두 뼈와 누가 오목 함과 관련이 있다는 것입니다. 대조적으로, 동북 아시아 인들은 경사 이마를 가지고 있으며 후두 지역이 높아지는 경향이 있습니다. 기하학적 형태 학적 방법을 사용한 후두 뼈의 연구 35는 아시아와 유럽 두개골이 아프리카 인에 비해 더 평평한 누카 곡선과 후두의 위치를 가지고 있음을 보여 주었다. 그러나 PC2 및 PC4 및 PC3 및 PC9 쌍의 산란 플로트는 아시아 인에서 더 큰 변화를 보였지만, 유럽인은 후두의 평평한베이스와 더 낮은 후두인으로 특징 지어졌다. 연구 간 아시아 특성의 불일치는 우리가 광범위한 동북 및 동남아시아에서 많은 민족 그룹을 샘플링했기 때문에 사용 된 민족 샘플의 차이로 인한 것일 수 있습니다. 후두 뼈의 형태의 변화는 종종 근육 발달과 관련이 있습니다. 그러나이 적응 적 설명은 이마와 후두 모양 사이의 상관 관계를 설명하지 않으며,이 연구에서 입증되었지만 완전히 입증되지는 않았다. 이와 관련하여 체중 균형과 중심 또는 자궁 경부 접합부 (Foramen Magnum) 또는 기타 요인 사이의 관계를 고려할 가치가 있습니다.
큰 변동성을 갖는 또 다른 중요한 구성 요소는 상악 및 시간적 포소로 표시되는 저진 장치의 발달과 관련이 있으며, 이는 점수 PC6, PC7 및 PC4의 조합으로 설명됩니다. 두개골 세그먼트의 이러한 현저한 감소는 다른 지리적 그룹보다 유럽 개인을 특징으로합니다. 이 특징은 농업 및 식품 준비 기술의 초기 개발로 인해 얼굴 형태의 안정성이 감소한 결과로 해석되었으며, 이는 강력한 mastastication Apparatus 9,12,28,66없이 저작 장치의 기계적 부하를 감소시켰다. 저작 기능 가설에 따르면, 28 이것은 두개골베이스의 굴곡 변화가보다 급성 두개골 각도와보다 구형 두개골 지붕으로의 변화를 동반합니다. 이러한 관점에서 볼 때, 농업 인구는 컴팩트 한 얼굴, 하악의 돌출부, 더 많은 구형 수막을 갖는 경향이 있습니다. 따라서,이 변형은 유대 기관의 두개골의 측면 형태의 일반적인 개요에 의해 설명 될 수있다. 그러나이 연구에 따르면,이 해석은 구형 신경 크라늄과 유제 장치의 발달이 PC2의 이전 해석에서 고려 된 바와 같이 덜 허용되지 않기 때문에 복잡하다.
동북 아시아 인과 동남아시아 인의 차이점은 경사면 후두 뼈가있는 키 큰 얼굴과 PC3 및 PC9에 표시된 것처럼 좁은 두개골베이스가있는 짧은 얼굴 사이의 대조로 설명됩니다. 지구 학적 데이터가 없기 때문에, 우리의 연구는이 발견에 대한 제한된 설명 만 제공합니다. 가능한 설명은 다른 기후 또는 영양 상태에 적응하는 것입니다. 생태 학적 적응 외에도 북동부와 동남아시아 인구의 역사의 지역적 차이도 고려되었습니다. 예를 들어, 유라시아 동부에서, 두층 모델은 두개골 형태 데이터 67,68에 기초하여 해부학 적으로 현대 인간 (AMH)의 분산을 이해하기 위해 가정되었다. 이 모델에 따르면,“첫 번째 계층”, 즉 Pleistocene AMH 식민지의 원래 그룹은 현대 오스트리아-멜라네시아 인들과 같이이 지역의 원주민 주민들로부터 다소 직접적인 하강을 가졌다 (p. First Stratum). 나중에 동북 아시아 특성 (두 번째 층)을 가진 북부 농업 사람들의 대규모 혼합을 경험했습니다 (약 4,000 년 전). 동남아시아 두개골 모양이 부분적으로 국소 1 단계 유전 적 유전에 의존 할 수 있다는 점을 감안할 때 동남아시아 두개골 모양을 이해하기 위해 "2 층"모델을 사용하여 매핑 된 유전자 흐름이 필요합니다.
상 동성 모델을 사용하여 매핑 된 지리적 단위를 사용하여 두개골 유사성을 평가함으로써, 우리는 아프리카 이외의 시나리오에서 AMF의 기본 인구 이력을 추론 할 수 있습니다. 골격 및 게놈 데이터에 기초한 AMF의 분포를 설명하기 위해 많은 다른 "아프리카 외"모델이 제안되었다. 이 중 최근 연구에 따르면 아프리카 외부 지역의 AMH 식민지화는 약 177,000 년 전에 시작되었다고 69,70 년이되었습니다. 그러나이 초기 화석의 서식지는 중동과 아프리카 근처의 지중해로 제한되어 있기 때문에이 기간 동안 유라시아에서 AMF의 장거리 분포는 불확실합니다. 가장 간단한 사례는 히말라야와 같은 지리적 장벽을 우회하여 아프리카에서 유라시아로 이주하는 경로를 따라 단일 정착지입니다. 또 다른 모델은 여러 개의 이주의 파도를 암시하며, 그 중 첫 번째는 인도양 해안을 따라 아프리카에서 동남아시아와 호주로 퍼져서 북부 유라시아로 퍼져 있습니다. 이 연구의 대부분은 AMF가 약 60,000 년 전에 아프리카를 훨씬 뛰어 넘는 것을 확인합니다. 이와 관련하여, 오스트레일리아-멜라네시아 (파푸아 포함) 샘플은 상 동성 모델의 주요 구성 요소 분석에서 다른 지리적 시리즈보다 아프리카 샘플과 더 큰 유사성을 보여줍니다. 이 발견은 유라시아 남쪽 가장자리를 따라 첫 번째 AMF 분포 그룹이 특정 기후 또는 다른 중요한 조건에 대한 상당한 형태 학적 변화없이 아프리카 22,68에서 직접 발생했다는 가설을지지한다.
동종 성장과 관련하여, 중심 크기에 의해 정규화 된 다른 데이터 세트에서 파생 된 형상 구성 요소를 사용한 분석은 PC6 및 PC10에서 중요한 동종 추세를 나타냈다. 두 구성 요소는 이마의 모양과 얼굴 부분과 관련이 있으며 두개골의 크기가 증가함에 따라 좁아집니다. 동북 아시아 인과 미국인은이 기능을 가지고 있으며 비교적 큰 두개골을 가지고 있습니다. 이 발견은 이전에 더 큰 뇌가 소위 "브로카의 캡"영역에서 상대적으로 더 넓은 전두엽을 갖는 동종 패턴을보고하여 전두엽 너비가 증가한 것으로 나타났습니다. 이러한 차이는 샘플 세트의 차이로 설명됩니다. 우리의 연구는 현대 인구를 사용하여 전체 두개골 크기의 동종 패턴을 분석했으며, 비교 연구는 뇌 크기와 관련된 인간 진화의 장기 경향을 다룬다.
안면 동종 측정과 관련하여, 생체 인식 데이터를 사용한 한 연구는 얼굴 모양과 크기가 약간 상관 될 수 있음을 발견 한 반면, 우리의 연구는 더 큰 두개골이 키가 크고 좁은 얼굴과 관련이있는 경향이 있음을 발견했습니다. 그러나 생체 인식 데이터의 일관성은 불분명합니다. 온종성 동종 측정 및 정적 동종 측정을 비교 한 회귀 테스트는 다른 결과를 보여줍니다. 높이 증가로 인한 구형 두개골 모양에 대한 동종 경향도보고되었습니다. 그러나 우리는 높이 데이터를 분석하지 않았습니다. 우리의 연구는 두개골 구형 비율과 전체 두개골 크기 사이의 상관 관계를 보여주는 동종 데이터가 없음을 보여줍니다.
우리의 현재 연구는 두개골 형태에 영향을 줄 수있는 기후 또는식이 조건으로 표현되는 외적 변수에 대한 데이터를 다루지 않지만,이 연구에 사용 된 상 동성 3D 두개골 표면 모델의 큰 데이터 세트는 상관 표현형 형태 변동을 평가하는 데 도움이 될 것입니다. 식이, 기후 및 영양 상태와 같은 환경 적 요인뿐만 아니라 이동, 유전자 흐름 및 유전자 드리프트와 같은 중성 힘.
이 연구는 9 개의 지리적 단위로 148 개 집단에서 수집 된 342 개의 남성 두개골 표본을 포함했다 (표 1). 대부분의 그룹은 지리적으로 기본 표본이며, 일부 그룹은 아프리카, 동남아시아/동남아시아 및 아메리카 (이탤릭체로 나열된)의 일부 그룹은 인종적으로 정의됩니다. Tsunehiko Hanihara가 제공 한 Martin Cranial 측정 정의에 따라 많은 두개골 표본이 두개골 측정 데이터베이스에서 선택되었습니다. 우리는 세계의 모든 민족 그룹에서 대표적인 남성 두개골을 선택했습니다. 각 그룹의 구성원을 식별하기 위해, 우리는 해당 그룹에 속한 모든 개인에 대한 그룹 평균의 37 개의 두개골 측정을 기반으로 유클리드 거리를 계산했습니다. 대부분의 경우 평균 (보충 표 S4)에서 가장 작은 거리를 가진 1-4 샘플을 선택했습니다. 이들 그룹의 경우 일부 샘플은 하하라 측정 데이터베이스에 나열되지 않은 경우 무작위로 선택되었습니다.
통계적 비교를 위해, 148 개의 인구 샘플은 표 1에 도시 된 바와 같이 주요 지리적 단위로 그룹화되었다. "아프리카"그룹은 사하라 이남 지역의 샘플로만 구성된다. 북아프리카의 표본은 비슷한 조건을 가진 서아시아의 표본과 함께“중동”에 포함되었습니다. 동북 아시아 그룹에는 비 유럽 출신의 사람들 만 포함되며 미국 그룹에는 아메리카 원주민 만 포함됩니다. 특히,이 그룹은 다양한 환경에서 북미 및 남미 대륙의 광대 한 지역에 배포됩니다. 그러나 우리는 여러 이주 80에 관계없이 동북 아시아 출신으로 간주되는 아메리카 원주민의 인구 통계 기록을 고려할 때이 단일 지리적 단위 내에서 미국 샘플을 고려합니다.
우리는 고해상도 3D 스캐너 (3D Co Ltd를 Shining 3D Co Ltd에 의한 Einscan Pro, 0.5 mm, https://www.shining3d.com/)를 사용하여 이러한 대조적 인 두개골 시편의 3D 표면 데이터를 기록한 다음 메쉬를 생성했습니다. 메쉬 모델은 약 200,000 ~ 400,000 개의 정점으로 구성되며 포함 된 소프트웨어는 구멍과 부드러운 모서리를 채우는 데 사용됩니다.
첫 번째 단계에서는 모든 두개골의 스캔 데이터를 사용하여 4485 정점 (8728 다각형면)으로 구성된 단일 테일 플레이트 메쉬 두개골 모델을 만듭니다. 쐐기 모양의 뼈, 솜털 측두 뼈, 구개, 상악 폐포 및 치아로 구성된 두개골 영역의 염기를 템플릿 메쉬 모델에서 제거 하였다. 그 이유는 이러한 구조가 뇌하수체 표면 및 스타일링 공정, 치아 마모 및 일관성없는 치아 세트와 같은 얇거나 얇은 날카로운 부분으로 인해 불완전하거나 완료하기가 어렵 기 때문입니다. 베이스를 포함한 Foramen Magnum 주변의 두개골베이스는 자궁 경부 관절의 위치에 해부학 적으로 중요한 위치이며 두개골의 높이를 평가해야하기 때문에 절제되지 않았습니다. 미러 링을 사용하여 양쪽에 대칭적인 템플릿을 만듭니다. 등방성 메쉬를 수행하여 다각형 모양을 가능한 한 동일하게 변환하십시오.
다음으로, HBM-Rugle 소프트웨어를 사용하여 56 개의 랜드 마크가 템플릿 모델의 해부학 적으로 상응하는 정점에 할당되었습니다. 랜드 마크 설정은 랜드 마크 포지셔닝의 정확성과 안정성을 보장하고 생성 된 상 동성 모델에서 이러한 위치의 상 동성을 보장합니다. 보충 표 S5 및 보충 그림 S3에 표시된 바와 같이 특정 특성에 따라 식별 할 수 있습니다. Bookstein의 정의 81에 따르면,이 랜드 마크의 대부분은 세 가지 구조의 교차점에 위치한 I 형 랜드 마크이며, 일부는 최대 곡률의 지점을 가진 II 형 랜드 마크입니다. 많은 랜드 마크는 Martin의 정의 36에서 선형 두개골 측정을 위해 정의 된 지점에서 전송되었습니다. 우리는 342 개의 두개골 표본의 스캔 된 모델에 대해 동일한 56 개의 랜드 마크를 정의했습니다.
보충 그림 S4에 표시된 것처럼 스캔 데이터 및 템플릿을 설명하기 위해 헤드 중심 좌표계가 정의되었습니다. XZ 평면은 프랑크푸르트 수평 평면으로, 왼쪽 및 오른쪽 외부 청각의 우수한 가장자리의 가장 높은 지점 (마틴의 정의 : 부분)과 왼쪽 궤도의 하단 가장자리의 가장 낮은 지점 (마틴의 정의 : 궤도)을 통과합니다. . . X 축은 왼쪽과 오른쪽을 연결하는 선이며 X+는 오른쪽입니다. YZ 평면은 왼쪽 및 오른쪽 부분의 중간과 코의 뿌리를 통과합니다 : Y+ UP, Z+ 앞으로. 기준점 (원산지 : 제로 좌표)은 YZ 평면 (미드 플레인), XZ 평면 (Frankfort Plane) 및 XY 평면 (Coronal Plane)의 교차로에서 설정됩니다.
우리는 HBM-Rugle 소프트웨어 (Medic Engineering, Kyoto, http://www.rugle.co.jp/)를 사용하여 56 개의 랜드 마크 포인트 (그림 1의 왼쪽)를 사용하여 템플릿 피팅을 수행하여 상 동체 메쉬 모델을 만듭니다. 일본 고급 산업 과학 기술 연구소 (Institute of Advanced Industrial Science and Technology)의 디지털 인간 연구 센터 (Center for Digital Human Research)에서 개발 한 핵심 소프트웨어 구성 요소는 HBM이라고하며 랜드 마크를 사용하여 템플릿을 맞추고 파티션 표면을 사용하여 미세 메쉬 모델을 만드는 기능을 가지고 있습니다. 후속 소프트웨어 버전 (MHBM) 83은 랜드 마크없이 패턴 피팅 기능을 추가하여 피팅 성능을 향상 시켰습니다. HBM-Rugle은 MHBM 소프트웨어를 코디네이션 시스템 사용자 정의 및 입력 데이터 크기 조정 등 추가 사용자 친화적 인 기능과 결합합니다. 소프트웨어 피팅 정확도의 신뢰성은 수많은 연구에서 52,55,56,57,58,59,60에서 확인되었습니다.
랜드 마크를 사용하여 HBM-Rugle 템플릿을 장착 할 때 템플릿의 메쉬 모델은 ICP 기술을 기반으로 한 강성 등록 (템플릿 및 대상 스캔 데이터에 해당하는 랜드 마크 사이의 거리 최소화) 및 및 대상 스캔 데이터에 중첩됩니다. 그런 다음 메쉬의 비 강렬한 변형에 의해 템플릿을 대상 스캔 데이터에 적응시킨다. 이 피팅 프로세스는 두 피팅 파라미터의 다른 값을 사용하여 3 회 반복하여 피팅의 정확도를 향상시켰다. 이 매개 변수 중 하나는 템플릿 그리드 모델과 대상 스캔 데이터 사이의 거리를 제한하고 다른 하나는 템플릿 랜드 마크와 대상 랜드 마크 사이의 거리에 불이익을줍니다. 이어서, 변형 된 템플릿 메쉬 모델을 순환 표면 세분 알고리즘 82를 사용하여 세분화하여 17,709 개의 정점 (34,928 다각형)으로 구성된보다 정제 된 메쉬 모델을 생성 하였다. 마지막으로, 분할 된 템플릿 그리드 모델은 대상 스캔 데이터에 적합하여 상 동성 모델을 생성합니다. 랜드 마크 위치는 대상 스캔 데이터의 위치와 약간 다르기 때문에, 상 동성 모델은 이전 섹션에 설명 된 헤드 방향 좌표 시스템을 사용하여 그것들을 설명하기 위해 미세 조정되었습니다. 모든 샘플에서 상응하는 상 동성 모델 랜드 마크와 표적 스캔 데이터 사이의 평균 거리는 <0.01 mm였다. HBM-Rugle 기능을 사용하여 계산 된 상 동성 모델 데이터 포인트와 대상 스캔 데이터 사이의 평균 거리는 0.322 mm (보충 표 S2)입니다.
두개골 형태의 변화를 설명하기 위해, 모든 상 동성 모델의 17,709 개의 정점 (53,127 XYZ 좌표)은 고급 산업 과학 기술 연구소에서 디지털 인간 과학 센터에서 만든 HBS 소프트웨어를 사용하여 주요 구성 요소 분석 (PCA)에 의해 분석되었습니다. , 일본 (유통 딜러 : Medic Engineering, Kyoto, http://www.rugle.co.jp/). 그런 다음 PCA를 정규화되지 않은 데이터 세트에 적용하고 데이터 세트는 중심 크기로 정규화되었습니다. 따라서, 비표준 데이터에 기초한 PCA는 표준화 된 데이터를 사용하여 PCA보다 9 개의 지리적 단위의 두개골 형태를보다 명확하게 특성화하고 구성 요소 해석을 용이하게 할 수있다.
이 기사는 총 분산의 1% 이상의 기여를 가진 감지 된 주요 구성 요소의 수를 제시합니다. 주요 지리적 단위에서 그룹을 차별화하는 데 가장 효과적인 주요 구성 요소를 결정하기 위해, 수신기 작동 특성 (ROC) 분석은 2% 84보다 큰 주요 구성 요소 (PC) 점수에 적용되었습니다. 이 분석은 분류 성능을 향상시키고 지리적 그룹 간의 플롯을 올바르게 비교하기 위해 각 PCA 구성 요소에 대한 확률 곡선을 생성합니다. 차별적 힘의 정도는 곡선 하의 영역 (AUC)에 의해 평가 될 수 있으며, 여기서 더 큰 값을 가진 PCA 구성 요소는 그룹간에 더 잘 구별 할 수 있습니다. 그런 다음 유의 수준을 평가하기 위해 카이-제곱 테스트를 수행했습니다. ROC 분석은 Excel Software (버전 3.21)에 대한 Bell Curve를 사용하여 Microsoft Excel에서 수행되었습니다.
두개골 형태의 지리적 차이를 시각화하기 위해 Scatterplots는 주요 지리적 단위와 가장 효과적으로 구별되는 PC 점수를 사용하여 만들어졌습니다. 주요 구성 요소를 해석하려면 컬러 맵을 사용하여 주요 구성 요소와 높은 상관 관계가있는 모델 정점을 시각화하십시오. 또한, 주요 구성 요소 점수의 ± 3 표준 편차 (SD)에 위치한 주요 구성 요소 축의 끝의 가상 표현은 보충 비디오에서 계산되고 제시되었습니다.
동종 측정법을 사용하여 PCA 분석에서 평가 된 두개골 모양과 크기 요인 사이의 관계를 결정했습니다. 분석은 기여> 1%의 주요 구성 요소에 유효합니다. 이 PCA의 한계는 비 정규화 된 데이터 세트가 모든 치수 요인을 제거하지 않기 때문에 모양 구성 요소가 개별적으로 모양을 표시 할 수 없다는 것입니다. 정규화되지 않은 데이터 세트를 사용하는 것 외에도, 기여가> 1%로 기여한 주요 구성 요소에 적용되는 정규화 된 중심 크기 데이터를 기반으로 PC 분수 세트를 사용하여 동종 트렌드를 분석했습니다.
동종 추세는 방정식 Y = AXB 85를 사용하여 테스트되었으며, 여기서 y는 형상 구성 요소의 모양 또는 비율, X는 중심 크기 (보충 표 S2), A는 일정한 값이며 B는 동종 계수입니다. 이 방법은 기본적으로 기하학적 형태 측정법 78,86에 대한 동맥 성장 연구를 소개합니다. 이 공식의 로그 변환은 다음과 같습니다. log y = b × log x + log a. 최소 제곱 방법을 사용한 회귀 분석을 적용하여 A와 B를 계산했습니다. Y (중심 크기) 및 X (PC 점수)가 로그로 변환되면이 값은 양수 여야합니다. 그러나 x에 대한 추정치 세트에는 음수 값이 포함됩니다. 솔루션으로서, 우리는 각 구성 요소의 각 분율에 대해 가장 작은 분율 + 1의 절대 값에 반올림을 추가하고 모든 변환 된 양의 분수에 로그 변환을 적용했습니다. 동종 계수의 중요성은 양측 학생의 T 테스트를 사용하여 평가되었습니다. 동종 성장을 테스트하기위한 이러한 통계 계산은 Excel 소프트웨어 (버전 3.21)에서 벨 곡선을 사용하여 수행되었습니다.
골격의 콧 구멍에 대한 Wolpoff, MH 기후 효과. 예. J. Phys. 인류. 29, 405–423. https://doi.org/10.1002/ajpa.1330290315 (1968).
Beals, KL 머리 모양 및 기후 스트레스. 예. J. Phys. 인류. 37, 85–92. https://doi.org/10.1002/ajpa.1330370111 (1972).
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