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इस अध्ययन ने दुनिया भर के 148 जातीय समूहों के स्कैन डेटा के आधार पर एक ज्यामितीय होमोलॉजी मॉडल का उपयोग करके मानव कपाल आकृति विज्ञान में क्षेत्रीय विविधता का आकलन किया। यह विधि एक पुनरावृत्ति निकटतम बिंदु एल्गोरिथ्म का उपयोग करके गैर-कठोर परिवर्तनों का प्रदर्शन करके समरूप मेष उत्पन्न करने के लिए टेम्पलेट फिटिंग तकनीक का उपयोग करती है। 342 चयनित समरूप मॉडल के लिए प्रमुख घटक विश्लेषण को लागू करके, समग्र आकार में सबसे बड़ा परिवर्तन पाया गया और दक्षिण एशिया से एक छोटी खोपड़ी के लिए स्पष्ट रूप से पुष्टि की गई। दूसरा सबसे बड़ा अंतर न्यूरोक्रानियम के चौड़ाई अनुपात की लंबाई है, जो अफ्रीकियों की लम्बी खोपड़ी और पूर्वोत्तर एशियाई लोगों के उत्तल खोपड़ी के बीच विपरीत का प्रदर्शन करता है। यह ध्यान देने योग्य है कि इस घटक का चेहरे की समोच्च के साथ बहुत कम है। पूर्वोत्तर एशियाई लोगों में गाल और यूरोपीय लोगों में कॉम्पैक्ट मैक्सिलरी हड्डियों जैसे प्रसिद्ध चेहरे की विशेषताएं फिर से पुष्टि की गईं। ये चेहरे के परिवर्तन खोपड़ी के समोच्च से निकटता से संबंधित हैं, विशेष रूप से ललाट और ओसीसीपिटल हड्डियों के झुकाव की डिग्री। समग्र खोपड़ी के आकार के सापेक्ष चेहरे के अनुपात में एलोमेट्रिक पैटर्न पाए गए; बड़ी खोपड़ी में चेहरे की रूपरेखा लंबी और संकीर्ण होती है, जैसा कि कई मूल अमेरिकियों और पूर्वोत्तर एशियाई लोगों में प्रदर्शित किया गया है। यद्यपि हमारे अध्ययन में पर्यावरणीय चर पर डेटा शामिल नहीं था जो कपाल आकृति विज्ञान को प्रभावित कर सकता है, जैसे कि जलवायु या आहार की स्थिति, समरूप कपाल पैटर्न का एक बड़ा डेटा सेट कंकाल फेनोटाइपिक विशेषताओं के लिए विभिन्न स्पष्टीकरणों की तलाश में उपयोगी होगा।
मानव खोपड़ी के आकार में भौगोलिक अंतर लंबे समय से अध्ययन किया गया है। कई शोधकर्ताओं ने पर्यावरणीय अनुकूलन और/या प्राकृतिक चयन की विविधता का आकलन किया है, विशेष रूप से जलवायु कारकों में 1,2,3,4,5,6,7 या मैस्टिकेटरी फ़ंक्शन पोषण स्थितियों के आधार पर 5,8,9,10, 11,12। 13। इसके अलावा, कुछ अध्ययनों ने अड़चन प्रभाव, आनुवंशिक बहाव, जीन प्रवाह, या तटस्थ जीन म्यूटेशन 14,15,16,17,18,18,19,20,21,22,22,23 के कारण स्टोकेस्टिक विकासवादी प्रक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित किया है। उदाहरण के लिए, एक व्यापक और कम कपाल वॉल्ट के गोलाकार आकार को एलन के नियम 24 के अनुसार चयनात्मक दबाव के अनुकूलन के रूप में समझाया गया है, जो यह बताता है कि स्तनधारियों को वॉल्यूम 2,4,17,25 के सापेक्ष शरीर की सतह के क्षेत्र को कम करके गर्मी के नुकसान को कम करते हैं। । इसके अतिरिक्त, बर्गमैन के नियम 26 का उपयोग करने वाले कुछ अध्ययनों ने खोपड़ी के आकार और तापमान 3,16,25,27 के बीच संबंधों को समझाया है, यह सुझाव देते हुए कि गर्मी के नुकसान को रोकने के लिए ठंडे क्षेत्रों में समग्र आकार बड़ा होता है। कपाल वॉल्ट और चेहरे की हड्डियों के विकास पैटर्न पर मैस्टिक स्ट्रेस के यंत्रवत प्रभाव पर आहार की स्थिति के संबंध में बहस की गई है, जो कि किसानों और शिकारी-समूहों के बीच पाक संस्कृति या निर्वाह अंतर से उत्पन्न होती है। सामान्य व्याख्या यह है कि चबाने वाले दबाव में कमी से चेहरे की हड्डियों और मांसपेशियों की कठोरता कम हो जाती है। कई वैश्विक अध्ययनों ने खोपड़ी के आकार की विविधता को मुख्य रूप से पर्यावरणीय अनुकूलन 21,29,30,31,32 के बजाय तटस्थ आनुवंशिक दूरी के फेनोटाइपिक परिणामों से जोड़ा है। खोपड़ी के आकार में परिवर्तन के लिए एक और स्पष्टीकरण आइसोमेट्रिक या एलोमेट्रिक ग्रोथ 6,33,34,35 की अवधारणा पर आधारित है। उदाहरण के लिए, बड़े दिमाग में तथाकथित "ब्रोका कैप" क्षेत्र में अपेक्षाकृत व्यापक ललाट लोब होते हैं, और ललाट लोब की चौड़ाई बढ़ जाती है, एक विकासवादी प्रक्रिया जिसे एलोमेट्रिक विकास के आधार पर माना जाता है। इसके अतिरिक्त, खोपड़ी के आकार में दीर्घकालिक परिवर्तनों की जांच करने वाले एक अध्ययन में बढ़ती ऊँचाई 33 के साथ ब्रैकीसेफेल्टी (खोपड़ी की अधिक गोलाकार बनने की प्रवृत्ति) की ओर एक एलोमेट्रिक प्रवृत्ति पाई गई।
कपाल आकृति विज्ञान में अनुसंधान के एक लंबे इतिहास में कपाल आकृतियों की विविधता के विभिन्न पहलुओं के लिए जिम्मेदार अंतर्निहित कारकों की पहचान करने के प्रयास शामिल हैं। कई शुरुआती अध्ययनों में उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक तरीके बीवरिएट रैखिक माप डेटा पर आधारित थे, अक्सर मार्टिन या हॉवेल परिभाषाओं का उपयोग करते हुए 36,37। इसी समय, उपर्युक्त कई अध्ययनों में स्थानिक 3 डी ज्यामितीय मॉर्फोमेट्री (जीएम) प्रौद्योगिकी 5,7,10,11,11,12,13,17,27,27,27,34,35,38 के आधार पर अधिक उन्नत तरीकों का उपयोग किया गया। 39। उदाहरण के लिए, स्लाइडिंग सेमीलैंडमार्क विधि, झुकने वाली ऊर्जा न्यूनतमकरण के आधार पर, ट्रांसजेनिक जीव विज्ञान में सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली विधि रही है। यह एक वक्र या सतह 38,40,41,42,43,44,45,46 के साथ फिसलने से प्रत्येक नमूने पर टेम्पलेट के अर्ध-भूमिमार्क को प्रोजेक्ट करता है। इस तरह के सुपरपोज़िशन विधियों को शामिल करते हुए, अधिकांश 3 डी जीएम अध्ययन सामान्यीकृत प्रॉस्टेस विश्लेषण, पुनरावृत्त निकटतम बिंदु (आईसीपी) एल्गोरिथ्म 47 का उपयोग करते हैं ताकि आकृतियों की प्रत्यक्ष तुलना और परिवर्तनों पर कब्जा करने की अनुमति मिल सके। वैकल्पिक रूप से, पतली प्लेट स्पलाइन (टीपीएस) 48,49 विधि भी व्यापक रूप से मेष-आधारित आकृतियों के लिए सेमिलैंडमार्क संरेखण को मैप करने के लिए एक गैर-कठोर परिवर्तन विधि के रूप में उपयोग की जाती है।
20 वीं शताब्दी के अंत से व्यावहारिक 3 डी पूरे शरीर के स्कैनर के विकास के साथ, कई अध्ययनों ने आकार माप के लिए 3 डी पूरे-शरीर स्कैनर का उपयोग किया है। स्कैन डेटा का उपयोग शरीर के आयामों को निकालने के लिए किया गया था, जिसमें बिंदु बादलों के बजाय सतह के आकार को सतह के रूप में वर्णित करने की आवश्यकता होती है। पैटर्न फिटिंग कंप्यूटर ग्राफिक्स के क्षेत्र में इस उद्देश्य के लिए विकसित एक तकनीक है, जहां एक सतह के आकार को एक बहुभुज जाल मॉडल द्वारा वर्णित किया गया है। पैटर्न फिटिंग में पहला कदम एक टेम्पलेट के रूप में उपयोग करने के लिए एक मेष मॉडल तैयार करना है। पैटर्न बनाने वाले कुछ कोने लैंडमार्क हैं। टेम्पलेट को टेम्पलेट की स्थानीय आकार की विशेषताओं को संरक्षित करते हुए टेम्पलेट और बिंदु क्लाउड के बीच की दूरी को कम करने के लिए टेम्पलेट को विकृत और सतह के अनुरूप किया जाता है। टेम्पलेट में स्थल बिंदु बादल में स्थलों के अनुरूप हैं। टेम्प्लेट फिटिंग का उपयोग करते हुए, सभी स्कैन डेटा को एक समान संख्या में डेटा बिंदुओं और एक ही टोपोलॉजी के साथ एक मेष मॉडल के रूप में वर्णित किया जा सकता है। यद्यपि सटीक होमोलॉजी केवल लैंडमार्क पदों में मौजूद है, यह माना जा सकता है कि उत्पन्न मॉडल के बीच सामान्य होमोलॉजी है क्योंकि टेम्प्लेट की ज्यामिति में परिवर्तन छोटे हैं। इसलिए, टेम्पलेट फिटिंग द्वारा बनाए गए ग्रिड मॉडल को कभी -कभी होमोलॉजी मॉडल 52 कहा जाता है। टेम्प्लेट फिटिंग का लाभ यह है कि टेम्पलेट को विकृत किया जा सकता है और लक्ष्य वस्तु के विभिन्न हिस्सों में समायोजित किया जा सकता है जो सतह के करीब स्थानिक रूप से करीब हैं, लेकिन इससे दूर (उदाहरण के लिए, ज़ीगोमैटिक आर्क और खोपड़ी का अस्थायी क्षेत्र) प्रत्येक को प्रभावित किए बिना अन्य। विरूपण। इस तरह, टेम्पलेट को एक स्थायी स्थिति में कंधे के साथ धड़ या हाथ जैसी शाखाओं वाले वस्तुओं के लिए सुरक्षित किया जा सकता है। टेम्पलेट फिटिंग का नुकसान बार -बार पुनरावृत्तियों की उच्च कम्प्यूटेशनल लागत है, हालांकि, कंप्यूटर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधारों के लिए धन्यवाद, यह अब एक मुद्दा नहीं है। प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) जैसे मल्टीवेरेट विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके मेष मॉडल बनाने वाले वर्टिस के समन्वय मूल्यों का विश्लेषण करके, वितरण में किसी भी स्थिति में संपूर्ण सतह के आकार और आभासी आकार में परिवर्तनों का विश्लेषण करना संभव है। प्राप्त किया जा सकता है। गणना और विज़ुअलाइज़ 53। आजकल, टेम्पलेट फिटिंग द्वारा उत्पन्न मेष मॉडल का व्यापक रूप से विभिन्न क्षेत्रों में आकार विश्लेषण में उपयोग किया जाता है।
लचीली मेष रिकॉर्डिंग तकनीक में अग्रिम, सीटी की तुलना में उच्च रिज़ॉल्यूशन, गति और गतिशीलता पर स्कैन करने में सक्षम पोर्टेबल 3 डी स्कैनिंग उपकरणों के तेजी से विकास के साथ मिलकर, स्थान की परवाह किए बिना 3 डी सतह डेटा को रिकॉर्ड करना आसान बना रहा है। इस प्रकार, जैविक नृविज्ञान के क्षेत्र में, ऐसी नई तकनीकें खोपड़ी के नमूनों सहित मानव नमूनों को निर्धारित करने और सांख्यिकीय रूप से विश्लेषण करने की क्षमता को बढ़ाती हैं, जो इस अध्ययन का उद्देश्य है।
सारांश में, यह अध्ययन दुनिया भर में भौगोलिक तुलनाओं के माध्यम से दुनिया भर में 148 आबादी से चयनित 342 खोपड़ी नमूनों का मूल्यांकन करने के लिए टेम्पलेट मिलान (चित्रा 1) के आधार पर उन्नत 3 डी होमोलॉजी मॉडलिंग प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है। कपाल आकृति विज्ञान की विविधता (तालिका 1)। खोपड़ी आकृति विज्ञान में परिवर्तन के लिए, हमने पीसीए और रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता (आरओसी) लागू किया जो हमारे द्वारा उत्पन्न होमोलॉजी मॉडल के डेटा सेट पर विश्लेषण करता है। निष्कर्ष कपाल आकृति विज्ञान में वैश्विक परिवर्तनों की बेहतर समझ में योगदान करेंगे, जिसमें क्षेत्रीय पैटर्न और परिवर्तन के घटते क्रम, कपाल खंडों के बीच सहसंबद्ध परिवर्तन और एलोमेट्रिक रुझानों की उपस्थिति शामिल हैं। यद्यपि यह अध्ययन जलवायु या आहार स्थितियों द्वारा प्रतिनिधित्व किए गए बाहरी चर पर डेटा को संबोधित नहीं करता है जो कपाल आकृति विज्ञान को प्रभावित कर सकता है, हमारे अध्ययन में प्रलेखित कपाल आकृति विज्ञान के भौगोलिक पैटर्न क्रैनियल भिन्नता के पर्यावरण, बायोमैकेनिकल और आनुवंशिक कारकों का पता लगाने में मदद करेंगे।
तालिका 2 में 342 समरूप खोपड़ी मॉडल के 17,709 वर्टिस (53,127 XYZ निर्देशांक) के अनियंत्रित डेटासेट पर लागू किए गए eigenvalues और PCA योगदान गुणांक को दिखाया गया है। नतीजतन, 14 मुख्य घटकों की पहचान की गई, जिनमें से कुल विचरण में योगदान 1%से अधिक था, और विचरण का कुल हिस्सा 83.68%था। 14 प्रमुख घटकों के लोडिंग वैक्टर पूरक तालिका S1 में दर्ज किए गए हैं, और 342 खोपड़ी के नमूनों के लिए गणना किए गए घटक स्कोर पूरक तालिका S2 में प्रस्तुत किए गए हैं।
इस अध्ययन ने 2%से अधिक योगदान के साथ नौ प्रमुख घटकों का आकलन किया, जिनमें से कुछ कपाल आकृति विज्ञान में पर्याप्त और महत्वपूर्ण भौगोलिक भिन्नता दिखाते हैं। चित्रा 2 प्लॉट्स आरओसी विश्लेषण से उत्पन्न वक्र प्रमुख भौगोलिक इकाइयों (जैसे, अफ्रीकी और गैर-अफ्रीकी देशों के बीच) में नमूनों के प्रत्येक संयोजन को चिह्नित करने या अलग करने के लिए सबसे प्रभावी पीसीए घटकों को चित्रित करने के लिए। इस परीक्षण में उपयोग किए जाने वाले छोटे नमूने के आकार के कारण पोलिनेशियन संयोजन का परीक्षण नहीं किया गया था। आरओसी विश्लेषण का उपयोग करके गणना किए गए एयूसी और अन्य बुनियादी आँकड़ों में अंतर के महत्व के बारे में डेटा पूरक तालिका एस 3 में दिखाया गया है।
आरओसी घटता 342 पुरुष समरूप खोपड़ी मॉडल से युक्त एक वर्टेक्स डेटासेट के आधार पर नौ प्रमुख घटक अनुमानों पर लागू किया गया था। AUC: 0.01% महत्व पर वक्र के तहत क्षेत्र अन्य कुल संयोजनों से प्रत्येक भौगोलिक संयोजन को अलग करने के लिए उपयोग किया जाता है। टीपीएफ सच्चा सकारात्मक (प्रभावी भेदभाव) है, एफपीएफ गलत सकारात्मक (अमान्य भेदभाव) है।
आरओसी वक्र की व्याख्या को नीचे संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है, केवल उन घटकों पर ध्यान केंद्रित करना जो तुलनात्मक समूहों को एक बड़े या अपेक्षाकृत बड़े एयूसी और 0.001 से नीचे एक संभावना के साथ उच्च स्तर के महत्व के साथ अलग कर सकते हैं। दक्षिण एशियाई परिसर (छवि 2 ए), जिसमें मुख्य रूप से भारत से नमूने शामिल हैं, अन्य भौगोलिक रूप से मिश्रित नमूनों से काफी भिन्न हैं, जिसमें पहले घटक (PC1) में अन्य घटकों की तुलना में काफी बड़ा AUC (0.856) होता है। अफ्रीकी कॉम्प्लेक्स (छवि 2 बी) की एक विशेषता पीसी 2 (0.834) का अपेक्षाकृत बड़ा एयूसी है। ऑस्ट्रो-मेलेनसियन (छवि 2 सी) ने अपेक्षाकृत बड़े एयूसी (0.759) के साथ पीसी 2 के माध्यम से उप-सहारा अफ्रीकियों के लिए एक समान प्रवृत्ति दिखाई। यूरोपीय (छवि 2 डी) स्पष्ट रूप से पीसी 2 (एयूसी = 0.801), पीसी 4 (एयूसी = 0.719) और पीसी 6 (एयूसी = 0.671) के संयोजन में भिन्न होता है, पूर्वोत्तर एशियाई नमूना (छवि 2 ई) पीसी 4 से काफी भिन्न होता है, अपेक्षाकृत ग्रेटर 0.714, और PC3 से अंतर कमजोर है (AUC = 0.688)। निम्नलिखित समूहों को कम एयूसी मूल्यों और उच्च महत्व के स्तर के साथ भी पहचाना गया था: पीसी 7 (एयूसी = 0.679), पीसी 4 (एयूसी = 0.654) और पीसी 1 (एयूसी = 0.649) के लिए परिणाम दिखाया गया है कि मूल अमेरिकियों (छवि 2 एफ) विशिष्ट के साथ विशिष्ट के साथ इन घटकों के साथ जुड़े लक्षण, दक्षिण पूर्व एशियाई (छवि 2 जी) पीसी 3 (एयूसी = 0.660) और पीसी 9 (एयूसी = 0.663) में विभेदित हैं, लेकिन मध्य पूर्व (छवि 2 एच) (उत्तरी अफ्रीका सहित) से नमूनों के लिए पैटर्न मेल खाता है। दूसरों की तुलना में बहुत अंतर नहीं है।
अगले चरण में, अत्यधिक सहसंबद्ध कोने की व्याख्या करने के लिए, 0.45 से अधिक उच्च भार मान वाले सतह के क्षेत्रों को x, y, और z समन्वय जानकारी के साथ रंगीन किया जाता है, जैसा कि चित्र 3 में दिखाया गया है। लाल क्षेत्र के साथ उच्च सहसंबंध दिखाता है एक्स-एक्सिस निर्देशांक, जो क्षैतिज अनुप्रस्थ दिशा से मेल खाती है। हरे रंग का क्षेत्र वाई अक्ष के ऊर्ध्वाधर समन्वय के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध है, और गहरे नीले क्षेत्र को जेड अक्ष के धनु समन्वय के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध किया जाता है। हल्का नीला क्षेत्र वाई समन्वय कुल्हाड़ियों और जेड समन्वय अक्षों से जुड़ा हुआ है; गुलाबी - एक्स और जेड समन्वय अक्षों से जुड़े मिश्रित क्षेत्र; पीला - एक्स और वाई समन्वय अक्षों से जुड़ा क्षेत्र; सफेद क्षेत्र में एक्स, वाई और जेड समन्वय अक्ष परिलक्षित होता है। इसलिए, इस लोड मान सीमा पर, पीसी 1 मुख्य रूप से खोपड़ी की पूरी सतह के साथ जुड़ा हुआ है। इस घटक अक्ष के विपरीत दिशा में 3 एसडी वर्चुअल खोपड़ी के आकार को भी इस आंकड़े में चित्रित किया गया है, और वार्ड छवियों को पूरक वीडियो S1 में प्रस्तुत किया गया है ताकि नेत्रहीन पुष्टि की कि PC1 में समग्र खोपड़ी आकार के कारक हैं।
PC1 स्कोर (सामान्य फिट वक्र) की आवृत्ति वितरण, खोपड़ी की सतह का रंग मानचित्र PC1 वर्टिस के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध है (इस अक्ष के विपरीत पक्षों के परिमाण के सापेक्ष रंगों की व्याख्या 3 एसडी है। पैमाना एक व्यास के साथ एक हरे रंग का गोला है। 50 मिमी की।
चित्रा 3 9 भौगोलिक इकाइयों के लिए अलग से गणना की गई व्यक्तिगत PC1 स्कोर की एक आवृत्ति वितरण भूखंड (सामान्य फिट वक्र) दिखाता है। आरओसी वक्र अनुमानों (चित्रा 2) के अलावा, दक्षिण एशियाई लोगों का अनुमान कुछ हद तक बाईं ओर काफी हद तक तिरछा है क्योंकि उनकी खोपड़ी अन्य क्षेत्रीय समूहों की तुलना में छोटी है। जैसा कि तालिका 1 में संकेत दिया गया है, ये दक्षिण एशियाई भारत में अंडमान और निकोबार द्वीप, श्रीलंका और बांग्लादेश सहित भारत में जातीय समूहों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
आयामी गुणांक PC1 पर पाया गया था। अत्यधिक सहसंबद्ध क्षेत्रों और आभासी आकृतियों की खोज के परिणामस्वरूप PC1 के अलावा अन्य घटकों के लिए फॉर्म कारकों का elucidation हुआ; हालांकि, आकार के कारक हमेशा पूरी तरह से समाप्त नहीं होते हैं। जैसा कि ROC घटता (चित्रा 2) की तुलना करके दिखाया गया है, PC2 और PC4 सबसे अधिक भेदभावपूर्ण थे, इसके बाद PC6 और PC7। PC3 और PC9 नमूना आबादी को भौगोलिक इकाइयों में विभाजित करने में बहुत प्रभावी हैं। इस प्रकार, घटक अक्षों के ये जोड़े योजनाबद्ध रूप से पीसी स्कोर और रंग सतहों के स्कैटरप्लॉट को चित्रित करते हैं, जो प्रत्येक घटक के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं, साथ ही साथ 3 एसडी (अंजीर। 4, 5, 6) के विपरीत पक्षों के आयामों के साथ आभासी आकार की विकृति भी। इन भूखंडों में दर्शाए गए प्रत्येक भौगोलिक इकाई से नमूनों का उत्तल पतवार कवरेज लगभग 90%है, हालांकि समूहों के भीतर कुछ हद तक ओवरलैप होता है। तालिका 3 प्रत्येक पीसीए घटक की व्याख्या प्रदान करती है।
नौ भौगोलिक इकाइयों (शीर्ष) और चार भौगोलिक इकाइयों (नीचे) से कपाल व्यक्तियों के लिए पीसी 2 और पीसी 4 स्कोर के स्कैटरप्लॉट्स, प्रत्येक पीसी (एक्स, वाई, जेड के सापेक्ष) के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध खोपड़ी सतह के रंग के भूखंड। कुल्हाड़ियों का रंग स्पष्टीकरण: पाठ देखें), और इन कुल्हाड़ियों के विपरीत किनारों पर आभासी रूप की विरूपण 3 एसडी है। पैमाना 50 मिमी के व्यास के साथ एक हरे रंग का गोला है।
नौ भौगोलिक इकाइयों (शीर्ष) और दो भौगोलिक इकाइयों (नीचे) से कपाल व्यक्तियों के लिए पीसी 6 और पीसी 7 स्कोर के स्कैटरप्लॉट्स, प्रत्येक पीसी (एक्स, वाई, जेड के सापेक्ष) के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध वर्टिस के लिए कपाल सतह के रंग भूखंड। कुल्हाड़ियों का रंग स्पष्टीकरण: पाठ देखें), और इन कुल्हाड़ियों के विपरीत किनारों पर आभासी रूप की विरूपण 3 एसडी है। पैमाना 50 मिमी के व्यास के साथ एक हरे रंग का गोला है।
नौ भौगोलिक इकाइयों (शीर्ष) और तीन भौगोलिक इकाइयों (नीचे) से कपाल व्यक्तियों के लिए पीसी 3 और पीसी 9 स्कोर के स्कैटरप्लॉट्स, और प्रत्येक पीसी रंग व्याख्या के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। : सेमी । पाठ), साथ ही साथ 3 एसडी के परिमाण के साथ इन कुल्हाड़ियों के विपरीत पक्षों पर आभासी आकार की विकृति। पैमाना 50 मिमी के व्यास के साथ एक हरे रंग का गोला है।
PC2 और PC4 (छवि 4, पूरक वीडियो S2, S3 को विकृत चित्र दिखाते हुए) के स्कोर दिखाने वाले ग्राफ में, सतह रंग का नक्शा तब भी प्रदर्शित होता है जब लोड मान सीमा 0.4 से अधिक सेट होती है, जो PC1 की तुलना में कम है क्योंकि PC2 मान कुल लोड PC1 की तुलना में कम है।
जेड-एक्सिस (गहरे नीले रंग) और कोरोनल दिशा में पार्श्विका लोब (लाल) गुलाबी पर), ओसीसीपुट (हरे) और जेड-अक्ष के y- अक्ष के साथ ललाट और पश्चकपाल लोब का बढ़ाव माथे (गहरे नीले रंग)। यह ग्राफ दुनिया भर के सभी लोगों के लिए स्कोर दिखाता है; हालांकि, जब बड़ी संख्या में समूहों से युक्त सभी नमूने एक साथ एक साथ प्रदर्शित होते हैं, तो बड़ी मात्रा में ओवरलैप के कारण बिखरने के पैटर्न की व्याख्या काफी मुश्किल होती है; इसलिए, केवल चार प्रमुख भौगोलिक इकाइयों (यानी, अफ्रीका, ऑस्ट्रेलिया-मेलेनेशिया, यूरोप और पूर्वोत्तर एशिया) से, नमूने पीसी स्कोर की इस सीमा के भीतर 3 एसडी वर्चुअल कपाल विरूपण के साथ ग्राफ के नीचे बिखरे हुए हैं। आंकड़े में, PC2 और PC4 स्कोर के जोड़े हैं। अफ्रीकियों और ऑस्ट्रो-मेलेनसियन अधिक ओवरलैप करते हैं और दाईं ओर वितरित किए जाते हैं, जबकि यूरोपीय ऊपरी बाएं की ओर बिखरे हुए हैं और पूर्वोत्तर एशियाई लोग निचले बाएं की ओर क्लस्टर करते हैं। PC2 के क्षैतिज अक्ष से पता चलता है कि अफ्रीकी/ऑस्ट्रेलियाई मेलानेशियन में अन्य लोगों की तुलना में अपेक्षाकृत अधिक न्यूरोक्रेनियम होता है। PC4, जिसमें यूरोपीय और पूर्वोत्तर एशियाई संयोजनों को शिथिल रूप से अलग किया जाता है, ज़ीगोमैटिक हड्डियों के सापेक्ष आकार और प्रक्षेपण और कैल्वेरियम के पार्श्व समोच्च के साथ जुड़ा हुआ है। स्कोरिंग योजना से पता चलता है कि यूरोपीय लोगों के पास अपेक्षाकृत संकीर्ण मैक्सिलरी और ज़ीगोमैटिक हड्डियां हैं, ज़ीगोमैटिक आर्क द्वारा सीमित एक छोटा अस्थायी फोसा स्थान, एक लंबवत ऊंचा ललाट हड्डी और एक सपाट, कम ओसीसीपिटल हड्डी है, जबकि पूर्वोत्तर एशियाई लोग व्यापक और अधिक प्रमुख ज़ीगोमैटिक बोन हैं । ललाट लोब झुका हुआ है, ओसीसीपिटल हड्डी का आधार उठाया जाता है।
जब PC6 और PC7 (छवि 5) (पूरक वीडियो S4, S5 को विकृत चित्र दिखा रहा है) पर ध्यान केंद्रित करते हुए, रंग प्लॉट 0.3 से अधिक एक लोड मूल्य सीमा दिखाता है, यह दर्शाता है कि PC6 मैक्सिलरी या वायुकोशीय आकारिकी (लाल: एक्स अक्ष और और एक्स एक्सिस और के साथ जुड़ा हुआ है और हरा)। Y अक्ष), अस्थायी हड्डी का आकार (नीला: y और z कुल्हाड़ी) और ओसीसीपिटल हड्डी का आकार (गुलाबी: x और z कुल्हाड़ी)। माथे की चौड़ाई (लाल: एक्स-एक्सिस) के अलावा, PC7 भी पूर्वकाल मैक्सिलरी एल्वियोली (ग्रीन: y- अक्ष) और Z- अक्ष के सिर के आकार की ऊंचाई के साथ पारिस्थितिक क्षेत्र (गहरे नीले रंग) के आसपास सहसंबंधित है। चित्रा 5 के शीर्ष पैनल में, सभी भौगोलिक नमूने PC6 और PC7 घटक स्कोर के अनुसार वितरित किए जाते हैं। क्योंकि ROC इंगित करता है कि PC6 में यूरोप के लिए अद्वितीय विशेषताएं हैं और PC7 इस विश्लेषण में मूल अमेरिकी विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है, इन दो क्षेत्रीय नमूनों को चुनिंदा रूप से घटक अक्षों की इस जोड़ी पर प्लॉट किया गया था। मूल अमेरिकी, हालांकि व्यापक रूप से नमूने में शामिल हैं, ऊपरी बाएं कोने में बिखरे हुए हैं; इसके विपरीत, कई यूरोपीय नमूने निचले दाएं कोने में स्थित होते हैं। जोड़ी PC6 और PC7 संकीर्ण वायुकोशीय प्रक्रिया और यूरोपीय लोगों के अपेक्षाकृत व्यापक न्यूरोक्रेनियम का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि अमेरिकियों को एक संकीर्ण माथे, बड़े मैक्सिला और एक व्यापक और लम्बे वायुकोशीय प्रक्रिया की विशेषता है।
ROC विश्लेषण से पता चला कि PC3 और/या PC9 दक्षिण -पूर्व और पूर्वोत्तर एशियाई आबादी में आम थे। तदनुसार, स्कोर जोड़े PC3 (Y- अक्ष पर हरे रंग का ऊपरी चेहरा) और PC9 (Y- अक्ष पर हरे रंग का चेहरा) (छवि 6; पूरक वीडियो S6, S7 मोर्फ्ड इमेज प्रदान करता है) पूर्वी एशियाई लोगों की विविधता को दर्शाता है। , जो पूर्वोत्तर एशियाई लोगों के उच्च चेहरे के अनुपात और दक्षिण पूर्व एशियाई लोगों के कम चेहरे के आकार के साथ तेजी से विपरीत है। इन चेहरे की विशेषताओं के अलावा, कुछ पूर्वोत्तर एशियाई लोगों की एक और विशेषता ओसीसीपिटल हड्डी का लैम्ब्डा झुकाव है, जबकि कुछ दक्षिण पूर्व एशियाई लोगों में एक संकीर्ण खोपड़ी आधार है।
मुख्य घटकों का उपरोक्त विवरण और PC5 और PC8 के विवरण को छोड़ दिया गया है क्योंकि नौ मुख्य भौगोलिक इकाइयों के बीच कोई विशिष्ट क्षेत्रीय विशेषताएं नहीं पाई गईं। PC5 अस्थायी हड्डी की मास्टॉयड प्रक्रिया के आकार को संदर्भित करता है, और PC8 समग्र खोपड़ी के आकार की विषमता को दर्शाता है, दोनों नौ भौगोलिक नमूना संयोजनों के बीच समानांतर भिन्नताएं दिखाते हैं।
व्यक्तिगत स्तर के पीसीए स्कोर के स्कैटरप्लॉट्स के अलावा, हम समग्र तुलना के लिए समूह साधनों के स्कैटरप्लॉट्स भी प्रदान करते हैं। यह अंत करने के लिए, 148 जातीय समूहों से व्यक्तिगत होमोलॉजी मॉडल के एक वर्टेक्स डेटा सेट से एक औसत कपाल होमोलॉजी मॉडल बनाया गया था। PC2 और PC4, PC6 और PC7, और PC3 और PC9 के लिए स्कोर सेट के Bivariate भूखंडों को पूरक चित्रा S1 में दिखाया गया है, सभी की गणना 148 व्यक्तियों के नमूने के लिए औसत खोपड़ी मॉडल के रूप में की जाती है। इस तरह, स्कैटरप्लॉट प्रत्येक समूह के भीतर व्यक्तिगत अंतर को छिपाते हैं, जो अंतर्निहित क्षेत्रीय वितरण के कारण खोपड़ी की समानता की स्पष्ट व्याख्या के लिए अनुमति देते हैं, जहां पैटर्न कम ओवरलैप के साथ व्यक्तिगत भूखंडों में चित्रित किए गए लोगों से मेल खाते हैं। पूरक चित्रा S2 प्रत्येक भौगोलिक इकाई के लिए समग्र माध्य मॉडल को दर्शाता है।
PC1 के अलावा, जो समग्र आकार (पूरक तालिका S2) के साथ जुड़ा हुआ था, समग्र आकार और खोपड़ी के आकार के बीच एलोमेट्रिक संबंधों को गैर-सामान्यीकृत डेटा से पीसीए अनुमानों के सेंट्रोइड आयामों और सेटों का उपयोग करके जांच की गई थी। एलोमेट्रिक गुणांक, निरंतर मान, टी मान, और महत्व परीक्षण में पी मान तालिका 4 में दिखाए गए हैं। समग्र खोपड़ी आकार से जुड़े कोई महत्वपूर्ण एलोमेट्रिक पैटर्न घटक पी <0.05 स्तर पर किसी भी कपाल आकृति विज्ञान में पाए गए थे।
क्योंकि कुछ आकार के कारकों को गैर-सामान्यीकृत डेटा सेटों के आधार पर पीसी अनुमानों में शामिल किया जा सकता है, हमने आगे सेंट्रोइड आकार और पीसी स्कोर के बीच की गणना किए गए सेंट्रोइड आकार (पीसीए परिणाम और स्कोर सेट को पूरक तालिकाओं S6 में प्रस्तुत किए गए डेटा सेटों का उपयोग करके Centroid आकार और PC स्कोर के बीच की एलोमेट्रिक प्रवृत्ति की जांच की। )। , C7)। तालिका 4 एलोमेट्रिक विश्लेषण के परिणामों को दर्शाता है। इस प्रकार, महत्वपूर्ण एलोमेट्रिक रुझान PC6 में 1% के स्तर पर और PC10 में 5% के स्तर पर पाए गए। चित्रा 7 लॉग सेंट्रोइड आकार के दोनों छोर पर डमीज़ () 3 एसडी) के साथ पीसी स्कोर और सेंट्रोइड आकार के बीच इन लॉग-रेखीय संबंधों के प्रतिगमन ढलानों को दर्शाता है। PC6 स्कोर खोपड़ी की सापेक्ष ऊंचाई और चौड़ाई का अनुपात है। जैसे -जैसे खोपड़ी का आकार बढ़ता जाता है, खोपड़ी और चेहरा अधिक हो जाता है, और माथे, आंखों की सॉकेट और नथुने बाद में एक साथ करीब होते हैं। नमूना फैलाव के पैटर्न से पता चलता है कि यह अनुपात आमतौर पर पूर्वोत्तर एशियाई और मूल अमेरिकियों में पाया जाता है। इसके अलावा, PC10 भौगोलिक क्षेत्र की परवाह किए बिना मिडफेस की चौड़ाई में आनुपातिक कमी की ओर एक प्रवृत्ति दिखाता है।
तालिका में सूचीबद्ध महत्वपूर्ण एलोमेट्रिक संबंधों के लिए, आकार घटक के पीसी अनुपात (सामान्यीकृत डेटा से प्राप्त) और सेंट्रोइड आकार के पीसी अनुपात के बीच लॉग-रैखिक प्रतिगमन की ढलान, आभासी आकार विरूपण का आकार 3 एसडी का आकार है। 4 की रेखा के विपरीत पक्ष।
कपाल आकृति विज्ञान में परिवर्तनों के निम्नलिखित पैटर्न को समरूप 3 डी सतह मॉडल के डेटासेट के विश्लेषण के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है। पीसीए का पहला घटक समग्र खोपड़ी के आकार से संबंधित है। यह लंबे समय से सोचा गया है कि भारत, श्रीलंका और अंडमान द्वीप समूह, बांग्लादेश के नमूने सहित दक्षिण एशियाई लोगों की छोटी खोपड़ी उनके छोटे शरीर के आकार के कारण हैं, जो बर्गमैन के पारिस्थितिक नियम या द्वीप नियम 613,16,25, द्वीप के अनुरूप हैं, 27,62। पहला तापमान से संबंधित है, और दूसरा पारिस्थितिक आला के उपलब्ध स्थान और खाद्य संसाधनों पर निर्भर करता है। आकार के घटकों के बीच, सबसे बड़ा परिवर्तन कपाल वॉल्ट की लंबाई और चौड़ाई का अनुपात है। यह सुविधा, नामित PC2, ऑस्ट्रो-मेलेनसियन और अफ्रीकियों के आनुपातिक रूप से लम्बी खोपड़ी के बीच घनिष्ठ संबंध का वर्णन करती है, साथ ही कुछ यूरोपीय और पूर्वोत्तर एशियाई लोगों के गोलाकार खोपड़ी से अंतर भी है। इन विशेषताओं को सरल रैखिक माप 37,63,64 के आधार पर कई पिछले अध्ययनों में बताया गया है। इसके अलावा, यह विशेषता गैर-अफ्रीकी लोगों में ब्रैकीसेफेली के साथ जुड़ा हुआ है, जो लंबे समय से एंथ्रोपोमेट्रिक और ओस्टियोमेट्रिक अध्ययनों में चर्चा की गई है। इस स्पष्टीकरण के पीछे की मुख्य परिकल्पना यह है कि टेम्पोरलिस मांसपेशी के पतले होने के रूप में मैस्टिकेशन में कमी, बाहरी स्केलप 5,8,9,10,11,12,13 पर दबाव को कम करती है। एक अन्य परिकल्पना में सिर की सतह के क्षेत्र को कम करके ठंडी जलवायु के अनुकूलन शामिल है, यह सुझाव देते हुए कि एक अधिक गोलाकार खोपड़ी सतह क्षेत्र को एक गोलाकार आकार से बेहतर करती है, एलन के नियमों के अनुसार, एक गोलाकार आकार से बेहतर है। वर्तमान अध्ययन के परिणामों के आधार पर, इन परिकल्पनाओं का मूल्यांकन केवल कपाल खंडों के क्रॉस-सहसंबंध के आधार पर किया जा सकता है। सारांश में, हमारे पीसीए परिणाम परिकल्पना का पूरी तरह से समर्थन नहीं करते हैं कि कपाल लंबाई-चौड़ाई का अनुपात चबाने की स्थिति से काफी प्रभावित होता है, क्योंकि पीसी 2 (लॉन्ग/ब्रैकीसेफेलिक घटक) लोडिंग चेहरे के अनुपात (सापेक्ष मैक्सिलरी आयामों सहित) से संबंधित नहीं थी। और टेम्पोरल फोसा के सापेक्ष स्थान (टेम्पोरलिस मांसपेशी की मात्रा को दर्शाते हुए)। हमारे वर्तमान अध्ययन ने खोपड़ी के आकार और भूवैज्ञानिक पर्यावरणीय स्थितियों जैसे तापमान के बीच संबंधों का विश्लेषण नहीं किया; हालांकि, एलन के नियम पर आधारित एक स्पष्टीकरण ठंड जलवायु क्षेत्रों में ब्रैकीसेफालॉन को समझाने के लिए एक उम्मीदवार की परिकल्पना के रूप में विचार करने योग्य हो सकता है।
तब PC4 में महत्वपूर्ण भिन्नता पाई गई, यह सुझाव देते हुए कि पूर्वोत्तर एशियाई लोगों के पास मैक्सिला और ज़ीगोमैटिक हड्डियों पर बड़ी, प्रमुख ज़ीगोमैटिक हड्डियां हैं। यह खोज साइबेरियाई लोगों की एक प्रसिद्ध विशिष्ट विशेषता के अनुरूप है, जिन्हें माना जाता है कि ज़ीगोमैटिक हड्डियों के आगे की गति से बेहद ठंडे जलवायु के अनुकूल है, जिसके परिणामस्वरूप साइनस की मात्रा में वृद्धि हुई है और एक चापलूसी चेहरा 65 है। हमारे समरूप मॉडल से एक नई खोज यह है कि यूरोपीय लोगों में गाल ड्रोपिंग कम ललाट ढलान से जुड़ा हुआ है, साथ ही चपटा और संकीर्ण ओसीसीपिटल हड्डियों और न्यूक्लल कॉनकॉविटी से भी जुड़ा हुआ है। इसके विपरीत, पूर्वोत्तर एशियाई लोग ढलान वाले माथे और ओसीसीपिटल क्षेत्रों को उठाते हैं। ज्यामितीय मॉर्फोमेट्रिक मेथड्स 35 का उपयोग करते हुए ओसीसीपिटल हड्डी के अध्ययन से पता चला है कि एशियाई और यूरोपीय खोपड़ी में एक चापलूसी न्यूक्ल वक्र और अफ्रीकियों की तुलना में ओसीसीप्यूट की निचली स्थिति है। हालांकि, पीसी 2 और पीसी 4 और पीसी 3 और पीसी 9 जोड़े के हमारे स्कैटरप्लॉट्स ने एशियाई लोगों में अधिक भिन्नता दिखाई, जबकि यूरोपीय लोगों को ओसीसीप्यूट के एक सपाट आधार और एक कम ओसीसीपुट की विशेषता थी। अध्ययन के बीच एशियाई विशेषताओं में विसंगतियां इस्तेमाल किए गए जातीय नमूनों में अंतर के कारण हो सकती हैं, क्योंकि हमने उत्तर -पूर्व और दक्षिण पूर्व एशिया के एक व्यापक स्पेक्ट्रम से बड़ी संख्या में जातीय समूहों का नमूना लिया। ओसीसीपिटल हड्डी के आकार में परिवर्तन अक्सर मांसपेशियों के विकास से जुड़े होते हैं। हालांकि, यह अनुकूली स्पष्टीकरण माथे और ओसीसीप्यूट आकार के बीच संबंध के लिए जिम्मेदार नहीं है, जो इस अध्ययन में प्रदर्शित किया गया था, लेकिन पूरी तरह से प्रदर्शित होने की संभावना नहीं है। इस संबंध में, यह शरीर के वजन संतुलन और गुरुत्वाकर्षण या ग्रीवा जंक्शन (फोरामेन मैग्नम) या अन्य कारकों के केंद्र के बीच संबंधों पर विचार करने के लायक है।
महान परिवर्तनशीलता के साथ एक अन्य महत्वपूर्ण घटक मैक्सिलरी और टेम्पोरल फॉसै द्वारा दर्शाया गया मैस्टिकेटरी उपकरण के विकास से संबंधित है, जिसे स्कोर PC6, PC7 और PC4 के संयोजन द्वारा वर्णित किया गया है। कपाल खंडों में ये चिह्नित कटौती किसी भी अन्य भौगोलिक समूह की तुलना में यूरोपीय व्यक्तियों की विशेषता है। इस सुविधा की व्याख्या कृषि और खाद्य तैयारी तकनीकों के शुरुआती विकास के कारण चेहरे की आकृति विज्ञान की स्थिरता में कमी के परिणामस्वरूप की गई है, जिसने बदले में एक शक्तिशाली मैस्टिकेटरी उपकरण 9,12,28,66 के बिना मैस्टिकेटरी उपकरण पर यांत्रिक भार को कम कर दिया। मैस्टिक फंक्शन परिकल्पना के अनुसार, 28 यह खोपड़ी के आधार के फ्लेक्सियन में एक अधिक तीव्र कपाल कोण और एक अधिक गोलाकार कपाल छत के लिए एक परिवर्तन के साथ है। इस दृष्टिकोण से, कृषि आबादी में कॉम्पैक्ट चेहरे, अनिवार्य के कम फलाव, और एक अधिक गोलाकार meninges होते हैं। इसलिए, इस विरूपण को यूरोपीय लोगों की खोपड़ी के पार्श्व आकार की सामान्य रूपरेखा के सामान्य रूपरेखा द्वारा कम किया जा सकता है। हालांकि, इस अध्ययन के अनुसार, यह व्याख्या जटिल है क्योंकि ग्लोबोज़ न्यूरोक्रेनियम के बीच रूपात्मक संबंध का कार्यात्मक महत्व और मैस्टिकेटरी उपकरण के विकास को कम स्वीकार्य है, जैसा कि पीसी 2 की पिछली व्याख्याओं में माना जाता है।
पूर्वोत्तर एशियाई और दक्षिण पूर्व एशियाई लोगों के बीच अंतर को एक ढलान वाली ओसीसीपिटल हड्डी और एक संकीर्ण खोपड़ी आधार के साथ एक छोटे चेहरे के साथ एक लंबे चेहरे के बीच के विपरीत द्वारा चित्रित किया गया है, जैसा कि पीसी 3 और पीसी 9 में दिखाया गया है। भू -विज्ञान के आंकड़ों की कमी के कारण, हमारा अध्ययन इस खोज के लिए केवल एक सीमित स्पष्टीकरण प्रदान करता है। एक संभावित स्पष्टीकरण एक अलग जलवायु या पोषण की स्थिति के अनुकूलन है। पारिस्थितिक अनुकूलन के अलावा, पूर्वोत्तर और दक्षिण पूर्व एशिया में आबादी के इतिहास में स्थानीय अंतरों को भी ध्यान में रखा गया था। उदाहरण के लिए, पूर्वी यूरेशिया में, एक दो-परत मॉडल को क्रैनियल मॉर्फोमेट्रिक डेटा 67,68 पर आधारित शारीरिक रूप से आधुनिक मनुष्यों (एएमएच) के फैलाव को समझने के लिए परिकल्पित किया गया है। इस मॉडल के अनुसार, "फर्स्ट टियर", अर्थात्, लेट प्लेस्टोसिन एमएच उपनिवेशों के मूल समूहों में, आधुनिक ऑस्ट्रो-मेलेनसियन (पी। फर्स्ट स्ट्रैटम) की तरह, इस क्षेत्र के स्वदेशी निवासियों से अधिक या कम प्रत्यक्ष वंश था। , और बाद में इस क्षेत्र में (लगभग 4,000 साल पहले) में पूर्वोत्तर एशियाई विशेषताओं (दूसरी परत) के साथ उत्तरी कृषि लोगों के बड़े पैमाने पर प्रवेश का अनुभव किया। दक्षिण पूर्व एशियाई कपाल आकार को समझने के लिए एक "दो-परत" मॉडल का उपयोग करके मैप किए गए जीन प्रवाह की आवश्यकता होगी, यह देखते हुए कि दक्षिण पूर्व एशियाई कपाल आकार स्थानीय प्रथम-स्तरीय आनुवंशिक विरासत पर निर्भर हो सकता है।
सजातीय मॉडल का उपयोग करके मैप किए गए भौगोलिक इकाइयों का उपयोग करके कपाल समानता का आकलन करके, हम अफ्रीका के बाहर परिदृश्यों में एएमएफ के अंतर्निहित जनसंख्या इतिहास का अनुमान लगा सकते हैं। कंकाल और जीनोमिक डेटा के आधार पर एएमएफ के वितरण की व्याख्या करने के लिए कई अलग -अलग "अफ्रीका से बाहर" मॉडल प्रस्तावित किए गए हैं। इनमें से, हाल के अध्ययनों से पता चलता है कि अफ्रीका के बाहर के क्षेत्रों का एएमएच उपनिवेश लगभग 177,000 साल पहले 69,70 से शुरू हुआ था। हालांकि, इस अवधि के दौरान यूरेशिया में एएमएफ की लंबी दूरी का वितरण अनिश्चित है, क्योंकि इन शुरुआती जीवाश्मों के आवास मध्य पूर्व और अफ्रीका के पास भूमध्य सागर तक सीमित हैं। सबसे सरल मामला अफ्रीका से यूरेशिया के लिए एक प्रवास मार्ग के साथ एक एकल निपटान है, जो हिमालय जैसे भौगोलिक बाधाओं को दरकिनार करता है। एक अन्य मॉडल प्रवास की कई लहरों का सुझाव देता है, जिनमें से पहला अफ्रीका से हिंद महासागर तट के साथ दक्षिण पूर्व एशिया और ऑस्ट्रेलिया तक फैल गया, और फिर उत्तरी यूरेशिया में फैल गया। इनमें से अधिकांश अध्ययन इस बात की पुष्टि करते हैं कि एएमएफ लगभग 60,000 साल पहले अफ्रीका से आगे फैल गया था। इस संबंध में, ऑस्ट्रेलियन-मेलेनसियन (पापुआ सहित) के नमूने होमोलॉजी मॉडल के प्रमुख घटकों के विश्लेषण में किसी भी अन्य भौगोलिक श्रृंखला की तुलना में अफ्रीकी नमूनों के लिए अधिक समानता दिखाते हैं। यह खोज परिकल्पना का समर्थन करती है कि यूरेशिया के दक्षिणी किनारे के साथ पहले एएमएफ वितरण समूह सीधे अफ्रीका 22,68 में विशिष्ट जलवायु या अन्य महत्वपूर्ण स्थितियों के जवाब में महत्वपूर्ण रूपात्मक परिवर्तनों के बिना उत्पन्न हुए।
एलोमेट्रिक विकास के बारे में, सेंट्रोइड आकार द्वारा सामान्यीकृत एक अलग डेटा से प्राप्त आकार घटकों का उपयोग करके विश्लेषण ने पीसी 6 और पीसी 10 में एक महत्वपूर्ण एलोमेट्रिक प्रवृत्ति का प्रदर्शन किया। दोनों घटक माथे के आकार और चेहरे के कुछ हिस्सों से संबंधित हैं, जो खोपड़ी के आकार के बढ़ने पर संकरी हो जाती हैं। पूर्वोत्तर एशियाई और अमेरिकियों में यह सुविधा होती है और उनके पास अपेक्षाकृत बड़ी खोपड़ी होती है। इस खोज के विरोधाभासों ने पहले एलोमेट्रिक पैटर्न की सूचना दी, जिसमें बड़े दिमाग में तथाकथित "ब्रोका कैप" क्षेत्र में अपेक्षाकृत व्यापक ललाट लोब होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप ललाट लोब चौड़ाई 34 में वृद्धि हुई है। इन अंतरों को नमूना सेटों में अंतर द्वारा समझाया गया है; हमारे अध्ययन ने आधुनिक आबादी का उपयोग करके समग्र कपाल आकार के एलोमेट्रिक पैटर्न का विश्लेषण किया, और तुलनात्मक अध्ययन मस्तिष्क के आकार से संबंधित मानव विकास में दीर्घकालिक रुझानों को संबोधित करते हैं।
चेहरे की एलोमेट्री के बारे में, बायोमेट्रिक डेटा 78 का उपयोग करने वाले एक अध्ययन में पाया गया कि चेहरे का आकार और आकार थोड़ा सहसंबद्ध हो सकता है, जबकि हमारे अध्ययन में पाया गया कि बड़ी खोपड़ी लंबे, संकीर्ण चेहरों के साथ जुड़ी होती है। हालांकि, बायोमेट्रिक डेटा की स्थिरता स्पष्ट नहीं है; Ontogenetic allometry और static allometry की तुलना करने वाले प्रतिगमन परीक्षण अलग -अलग परिणाम दिखाते हैं। बढ़ी हुई ऊंचाई के कारण एक गोलाकार खोपड़ी के आकार की ओर एक एलोमेट्रिक प्रवृत्ति भी बताई गई है; हालाँकि, हमने ऊंचाई डेटा का विश्लेषण नहीं किया। हमारे अध्ययन से पता चलता है कि कपाल गोलाकार अनुपात और समग्र कपाल आकार के बीच सहसंबंध का प्रदर्शन करने वाला कोई एलोमेट्रिक डेटा नहीं है।
यद्यपि हमारा वर्तमान अध्ययन जलवायु या आहार स्थितियों द्वारा प्रतिनिधित्व किए गए बाहरी चर पर डेटा से निपटता नहीं है, जो कपाल आकृति विज्ञान को प्रभावित करने की संभावना है, इस अध्ययन में उपयोग किए जाने वाले होमोलॉगस 3 डी कपाल सतह मॉडल के बड़े डेटा सेट से सहसंबद्ध फेनोटाइपिक रूपात्मक भिन्नता का मूल्यांकन करने में मदद मिलेगी। पर्यावरणीय कारक जैसे आहार, जलवायु और पोषण की स्थिति, साथ ही साथ तटस्थ बल जैसे कि प्रवासन, जीन प्रवाह और आनुवंशिक बहाव।
इस अध्ययन में 9 भौगोलिक इकाइयों (तालिका 1) में 148 आबादी से एकत्र किए गए पुरुष खोपड़ी के 342 नमूने शामिल थे। अधिकांश समूह भौगोलिक रूप से देशी नमूने हैं, जबकि अफ्रीका, पूर्वोत्तर/दक्षिण पूर्व एशिया और अमेरिका में कुछ समूह (इटैलिक में सूचीबद्ध) को जातीय रूप से परिभाषित किया गया है। कई कपाल नमूनों को त्सुनिहिको हन्हारा द्वारा प्रदान किए गए मार्टिन कपाल माप परिभाषा के अनुसार कपाल माप डेटाबेस से चुना गया था। हमने दुनिया के सभी जातीय समूहों से प्रतिनिधि पुरुष खोपड़ी का चयन किया। प्रत्येक समूह के सदस्यों की पहचान करने के लिए, हमने उस समूह से संबंधित सभी व्यक्तियों के लिए समूह से 37 कपाल माप के आधार पर यूक्लिडियन दूरी की गणना की। ज्यादातर मामलों में, हमने 1-4 नमूनों को माध्य (पूरक तालिका S4) से सबसे छोटी दूरी के साथ चुना। इन समूहों के लिए, कुछ नमूनों को यादृच्छिक रूप से चुना गया था यदि उन्हें हाहारा माप डेटाबेस में सूचीबद्ध नहीं किया गया था।
सांख्यिकीय तुलना के लिए, 148 जनसंख्या के नमूनों को प्रमुख भौगोलिक इकाइयों में वर्गीकृत किया गया था, जैसा कि तालिका 1 में दिखाया गया है। "अफ्रीकी" समूह में उप-सहारा क्षेत्र से केवल नमूने शामिल हैं। उत्तरी अफ्रीका के नमूनों को "मध्य पूर्व" में पश्चिम एशिया के नमूनों के साथ समान स्थितियों के साथ शामिल किया गया था। पूर्वोत्तर एशियाई समूह में केवल गैर-यूरोपीय वंश के लोग शामिल हैं, और अमेरिकी समूह में केवल मूल अमेरिकी शामिल हैं। विशेष रूप से, यह समूह उत्तर और दक्षिण अमेरिकी महाद्वीपों के एक विशाल क्षेत्र में, विभिन्न प्रकार के वातावरण में वितरित किया जाता है। हालाँकि, हम इस एकल भौगोलिक इकाई के भीतर अमेरिकी नमूने पर विचार करते हैं, जिसे देखते हुए मूल अमेरिकियों के जनसांख्यिकीय इतिहास को पूर्वोत्तर एशियाई मूल के रूप में माना जाता है, चाहे वह कई माइग्रेशन 80 की परवाह किए बिना।
हमने उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3 डी स्कैनर (3 डी सीओ लिमिटेड, न्यूनतम रिज़ॉल्यूशन, 0.5 मिमी, https://www.shining3d.com/) द्वारा एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3 डी स्कैनर (Einscan Pro (Einscan Pro द्वारा Einscan Pro का उपयोग करके इन विपरीत खोपड़ी के नमूनों को रिकॉर्ड किया और फिर एक जाल उत्पन्न किया। मेष मॉडल में लगभग 200,000-400,000 वर्टिस होते हैं, और शामिल सॉफ़्टवेयर का उपयोग छेद और चिकनी किनारों को भरने के लिए किया जाता है।
पहले चरण में, हमने 4485 वर्टिस (8728 बहुभुज चेहरे) से युक्त एकल-टेम्प्लेट मेष खोपड़ी मॉडल बनाने के लिए किसी भी खोपड़ी से स्कैन डेटा का उपयोग किया। खोपड़ी क्षेत्र का आधार, जिसमें स्पेनोइड हड्डी, पेट्रस टेम्पोरल बोन, तालू, मैक्सिलरी एल्वियोली और दांतों से मिलकर टेम्पलेट मेष मॉडल से हटा दिया गया था। कारण यह है कि ये संरचनाएं कभी -कभी अधूरे या पतले तेज भागों जैसे कि pterygoid सतहों और स्टाइलॉइड प्रक्रियाओं, दांतों के पहनने और/या दांतों के असंगत सेट के कारण पूरा करने के लिए अपूर्ण या मुश्किल होती हैं। बेस सहित फोरामेन मैग्नम के चारों ओर खोपड़ी का आधार, फिर से नहीं किया गया था क्योंकि यह ग्रीवा जोड़ों के स्थान के लिए एक शारीरिक रूप से महत्वपूर्ण स्थान है और खोपड़ी की ऊंचाई का आकलन किया जाना चाहिए। एक टेम्पलेट बनाने के लिए मिरर रिंग का उपयोग करें जो दोनों तरफ सममित है। बहुभुज आकृतियों को यथासंभव समतुल्य होने के लिए आइसोट्रोपिक मेशिंग करें।
इसके बाद, 56 स्थलों को एचबीएम-रगले सॉफ्टवेयर का उपयोग करके टेम्पलेट मॉडल के शारीरिक रूप से संबंधित कोने को सौंपा गया था। लैंडमार्क सेटिंग्स लैंडमार्क पोजिशनिंग की सटीकता और स्थिरता सुनिश्चित करती हैं और उत्पन्न होमोलॉजी मॉडल में इन स्थानों की होमोलॉजी सुनिश्चित करती हैं। उन्हें उनकी विशिष्ट विशेषताओं के आधार पर पहचाना जा सकता है, जैसा कि पूरक तालिका S5 और पूरक चित्रा S3 में दिखाया गया है। बुकस्टीन की परिभाषा 81 के अनुसार, इनमें से अधिकांश स्थल टाइप I लैंडमार्क हैं जो तीन संरचनाओं के चौराहे पर स्थित हैं, और कुछ अधिकतम वक्रता के बिंदुओं के साथ टाइप II लैंडमार्क हैं। कई स्थलों को मार्टिन की परिभाषा 36 में रैखिक कपाल माप के लिए परिभाषित बिंदुओं से स्थानांतरित किया गया था। हमने 342 खोपड़ी नमूनों के स्कैन किए गए मॉडल के लिए समान 56 स्थलों को परिभाषित किया, जो अगले अनुभाग में अधिक सटीक होमोलॉजी मॉडल उत्पन्न करने के लिए मैन्युअल रूप से संवादात्मक रूप से इसी तरह के कोने को सौंपे गए थे।
एक हेड-केंद्रित समन्वय प्रणाली को स्कैन डेटा और टेम्पलेट का वर्णन करने के लिए परिभाषित किया गया था, जैसा कि पूरक चित्रा S4 में दिखाया गया है। XZ विमान फ्रैंकफर्ट क्षैतिज विमान है जो बाएं और दाएं बाहरी श्रवण नहरों के बेहतर किनारे के उच्चतम बिंदु (मार्टिन की परिभाषा: भाग) से गुजरता है और बाएं कक्षा के निचले किनारे के सबसे कम बिंदु (मार्टिन की परिभाषा: कक्षा) । । एक्स अक्ष बाएं और दाएं पक्षों को जोड़ने वाली रेखा है, और x+ दाईं ओर है। YZ विमान बाएं और दाएं भागों के मध्य और नाक की जड़ से होकर गुजरता है: y+ अप, z+ आगे। संदर्भ बिंदु (मूल: शून्य समन्वय) YZ विमान (मिडप्लेन), XZ विमान (फ्रैंकफर्ट प्लेन) और XY विमान (कोरोनल प्लेन) के चौराहे पर सेट किया गया है।
हमने 56 लैंडमार्क पॉइंट्स (फिगर 1 के बाईं ओर) का उपयोग करके टेम्पलेट फिटिंग का प्रदर्शन करके एक समरूप मेष मॉडल बनाने के लिए एचबीएम-रगल सॉफ्टवेयर (मेडिक इंजीनियरिंग, क्योटो, http://www.rugle.co.jp/) का उपयोग किया। मूल सॉफ्टवेयर घटक, जो मूल रूप से जापान में उन्नत औद्योगिक विज्ञान और प्रौद्योगिकी संस्थान में सेंटर फॉर डिजिटल ह्यूमन रिसर्च द्वारा विकसित किया गया है, को एचबीएम कहा जाता है और इसमें लैंडमार्क का उपयोग करके फिटिंग टेम्प्लेट के लिए कार्य किया जाता है और विभाजन सतहों का उपयोग करके ठीक मेष मॉडल बनाया जाता है। बाद के सॉफ्टवेयर संस्करण (MHBM) 83 ने फिटिंग प्रदर्शन में सुधार के लिए लैंडमार्क के बिना पैटर्न फिटिंग के लिए एक सुविधा जोड़ी। HBM-Rugle MHBM सॉफ़्टवेयर को अतिरिक्त उपयोगकर्ता के अनुकूल सुविधाओं के साथ जोड़ती है जिसमें समन्वय प्रणाली को अनुकूलित करना और इनपुट डेटा को फिर से आकार देना शामिल है। सॉफ्टवेयर फिटिंग सटीकता की विश्वसनीयता की पुष्टि कई अध्ययनों में की गई है।
लैंडमार्क का उपयोग करके एचबीएम-रगले टेम्पलेट को फिट करते समय, टेम्प्लेट के मेष मॉडल को आईसीपी तकनीक के आधार पर कठोर पंजीकरण द्वारा लक्ष्य स्कैन डेटा पर आरोपित किया जाता है (टेम्पलेट और लक्ष्य स्कैन डेटा के अनुरूप स्थलों के बीच की दूरी को कम करते हुए), और और फिर मेष के गैर-कठोर विरूपण द्वारा टेम्पलेट को लक्ष्य स्कैन डेटा में बदल दिया जाता है। फिटिंग की सटीकता में सुधार करने के लिए दो फिटिंग मापदंडों के विभिन्न मूल्यों का उपयोग करके इस फिटिंग प्रक्रिया को तीन बार दोहराया गया था। इन मापदंडों में से एक टेम्पलेट ग्रिड मॉडल और लक्ष्य स्कैन डेटा के बीच की दूरी को सीमित करता है, और दूसरा टेम्पलेट लैंडमार्क और लक्ष्य स्थलों के बीच की दूरी को दंडित करता है। विकृत टेम्पलेट मेष मॉडल को तब चक्रीय सतह उपखंड एल्गोरिथ्म 82 का उपयोग करके विभाजित किया गया था, जिसमें 17,709 वर्टिस (34,928 बहुभुज) से मिलकर एक अधिक परिष्कृत मेष मॉडल बनाया गया था। अंत में, विभाजन टेम्पलेट ग्रिड मॉडल एक होमोलॉजी मॉडल उत्पन्न करने के लिए लक्ष्य स्कैन डेटा के लिए फिट है। चूंकि लैंडमार्क स्थान लक्ष्य स्कैन डेटा में उन लोगों से थोड़ा अलग हैं, इसलिए होमोलॉजी मॉडल को पिछले अनुभाग में वर्णित हेड ओरिएंटेशन समन्वय प्रणाली का उपयोग करके उनका वर्णन करने के लिए ठीक-ठाक किया गया था। सभी नमूनों में इसी समरूप मॉडल स्थलों और लक्ष्य स्कैन डेटा के बीच औसत दूरी <0.01 मिमी थी। एचबीएम-रगले फ़ंक्शन का उपयोग करके गणना की गई, होमोलॉजी मॉडल डेटा बिंदुओं और लक्ष्य स्कैन डेटा के बीच औसत दूरी 0.322 मिमी (पूरक तालिका S2) थी।
कपाल आकृति विज्ञान में परिवर्तन की व्याख्या करने के लिए, सभी समरूप मॉडलों के 17,709 वर्टिस (53,127 XYZ निर्देशांक) का विश्लेषण प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) द्वारा किया गया था, जो कि उन्नत औद्योगिक विज्ञान और प्रौद्योगिकी संस्थान में डिजिटल मानव विज्ञान केंद्र द्वारा बनाए गए एचबीएस सॉफ्टवेयर का उपयोग कर रहा था। , जापान (वितरण डीलर: मेडिसिन इंजीनियरिंग, क्योटो, http://www.rugle.co.jp/)। हमने तब पीसीए को अनियंत्रित डेटा सेट और सेंट्रोइड आकार द्वारा सामान्यीकृत डेटा सेट पर लागू करने की कोशिश की। इस प्रकार, गैर -मानक डेटा पर आधारित पीसीए अधिक स्पष्ट रूप से नौ भौगोलिक इकाइयों के कपाल आकार को स्पष्ट कर सकता है और मानकीकृत डेटा का उपयोग करके पीसीए की तुलना में घटक व्याख्या को सुविधाजनक बना सकता है।
यह लेख कुल विचरण के 1% से अधिक के योगदान के साथ पता लगाए गए प्रमुख घटकों की संख्या प्रस्तुत करता है। प्रमुख भौगोलिक इकाइयों में अलग -अलग समूहों में सबसे प्रभावी प्रमुख घटकों को निर्धारित करने के लिए, रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता (आरओसी) विश्लेषण को 2% 84 से अधिक योगदान के साथ प्रमुख घटक (पीसी) स्कोर पर लागू किया गया था। यह विश्लेषण प्रत्येक पीसीए घटक के लिए वर्गीकरण प्रदर्शन में सुधार करने और भौगोलिक समूहों के बीच भूखंडों की सही तुलना करने के लिए एक संभाव्यता वक्र उत्पन्न करता है। वक्र (AUC) के तहत क्षेत्र द्वारा भेदभावपूर्ण शक्ति की डिग्री का आकलन किया जा सकता है, जहां बड़े मूल्यों वाले पीसीए घटक समूहों के बीच भेदभाव करने में बेहतर होते हैं। एक ची-स्क्वायर परीक्षण तब महत्व के स्तर का आकलन करने के लिए किया गया था। एक्सेल सॉफ्टवेयर (संस्करण 3.21) के लिए बेल वक्र का उपयोग करके Microsoft Excel में ROC विश्लेषण किया गया था।
कपाल आकृति विज्ञान में भौगोलिक अंतर की कल्पना करने के लिए, स्कैटरप्लॉट्स को पीसी स्कोर का उपयोग करके बनाया गया था जो प्रमुख भौगोलिक इकाइयों से सबसे प्रभावी रूप से प्रतिष्ठित समूहों को अलग करता है। प्रमुख घटकों की व्याख्या करने के लिए, मॉडल वर्टिस की कल्पना करने के लिए एक रंग मानचित्र का उपयोग करें जो प्रमुख घटकों के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। इसके अलावा, प्रमुख घटक स्कोर के ± 3 मानक विचलन (एसडी) पर स्थित प्रमुख घटक अक्षों के सिरों के वर्चुअल प्रतिनिधित्व की गणना की गई और पूरक वीडियो में प्रस्तुत किया गया।
पीसीए विश्लेषण में मूल्यांकन किए गए खोपड़ी के आकार और आकार के कारकों के बीच संबंध को निर्धारित करने के लिए एलोमेट्री का उपयोग किया गया था। विश्लेषण योगदान के साथ प्रमुख घटकों के लिए मान्य है> 1%। इस पीसीए की एक सीमा यह है कि आकार के घटक व्यक्तिगत रूप से आकार का संकेत नहीं दे सकते हैं क्योंकि गैर-सामान्यीकृत डेटा सेट सभी आयामी कारकों को नहीं हटाता है। अज्ञात डेटा सेट का उपयोग करने के अलावा, हमने योगदान> 1%के साथ प्रमुख घटकों पर लागू सामान्यीकृत सेंट्रोइड आकार डेटा के आधार पर पीसी अंश सेट का उपयोग करके एलोमेट्रिक रुझानों का भी विश्लेषण किया।
एलोमेट्रिक ट्रेंड को समीकरण y = AXB 85 का उपयोग करके परीक्षण किया गया था, जहां y एक आकार घटक का आकार या अनुपात है, x सेंट्रोइड आकार (पूरक तालिका S2) है, A एक निरंतर मूल्य है, और B Allometric गुणांक है। यह विधि मूल रूप से ज्यामितीय मॉर्फोमेट्री 78,86 में एलोमेट्रिक विकास अध्ययन का परिचय देती है। इस सूत्र का लॉगरिदमिक परिवर्तन है: लॉग y = b × लॉग x + लॉग a। कम से कम वर्गों विधि का उपयोग करके प्रतिगमन विश्लेषण ए और बी की गणना के लिए लागू किया गया था। जब y (सेंट्रोइड आकार) और एक्स (पीसी स्कोर) लॉगरिद्मिक रूप से रूपांतरित होते हैं, तो ये मान सकारात्मक होने चाहिए; हालांकि, एक्स के लिए अनुमानों के सेट में नकारात्मक मान शामिल हैं। एक समाधान के रूप में, हमने प्रत्येक घटक में प्रत्येक अंश के लिए सबसे छोटे अंश प्लस 1 के निरपेक्ष मूल्य के लिए राउंडिंग को जोड़ा और सभी परिवर्तित सकारात्मक अंशों के लिए एक लॉगरिदमिक परिवर्तन लागू किया। एलोमेट्रिक गुणांक के महत्व का मूल्यांकन दो-पूंछ वाले छात्र के टी परीक्षण का उपयोग करके किया गया था। एलोमेट्रिक विकास का परीक्षण करने के लिए इन सांख्यिकीय गणनाओं को एक्सेल सॉफ्टवेयर (संस्करण 3.21) में घंटी घटता का उपयोग करके किया गया था।
वोलपॉफ, कंकाल के नथुने पर एमएच जलवायु प्रभाव। हाँ। जे। फिज। इंसानियत। 29, 405–423। https://doi.org/10.1002/ajpa.1330290315 (1968)।
बील्स, केएल हेड शेप और क्लाइमेट स्ट्रेस। हाँ। जे। फिज। इंसानियत। 37, 85-92। https://doi.org/10.1002/ajpa.1330370111 (1972)।
पोस्ट टाइम: APR-02-2024