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성적 이형성에 대한 표준 공식/계산이 있습니까?

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성적 이형성에 대한 가치를 제시하는 표준 또는 가장 많이 받아들여지는 방법이 있습니까? 예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다.

$$frac{ ext{여자 값}}{ ext{남자 값}} -1$$

이것은 여성 값이 남성보다 작으면 음수 값을 제공하고 남성이 더 작으면 양수 값을 제공합니다. 그러나 이것에 대한 내 문제는 암컷이 수컷의 두 배 크기일 때 값이 -0.5이고 수컷이 암컷 크기의 두 배이면 값이 1.0이므로 0 주위에서 대칭적으로 퍼지지 않는다는 것입니다.

편집하다:

R에서 더미 데이터를 가지고 노는 것만으로도 가능한 솔루션을 생각해 냈습니다.

$$0.5 - frac{ ext{여자}}{ ext{여자 + 남자}}$$

이것은 평균 주위에 균등하게 분포된 0 중심 값을 제공합니다. 예를 들어, 암컷이 수컷보다 2배 크면 값은 -0.166이고, 수컷이 암컷보다 2배 크면 값은 0.166, 같은 크기이면 0입니다.


번식 생물학, 성적으로 이형적인 발달 및 고전적인 다형성 아프리카 블랙 쿠칼의 테스토스테론 농도, 센트로퍼스 그릴리

많은 내부 및 환경 요인이 새의 성장에 영향을 미칩니다. 여기에서 우리는 고전적인 다인종 검은 coucal의 역 성 이형성이 여성과 남성의 차등 성장과 신생 매개 변수에 반영되는지 묻습니다. 우리는 또한 새끼를 낳는 동안 안드로겐 농도가 수컷보다 암컷에서 더 높았는지 여부를 조사하여 암컷 블랙 coucal의 '행동 남성화'에 대한 잠재적 메커니즘을 제공합니다. 또한, 우리는 이 거의 연구되지 않은 특이한 새 종의 번식 생물학에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 검은 coucal 알은 더 작았고, 잠복기와 새끼를 낳는 기간은 그 크기의 새가 예상했던 것보다 짧았습니다. 절대적으로 말하면 암컷 검은 coucals는 수컷보다 빨리 자랐고 더 큰 체중으로 둥지를 떠났습니다. 이것은 암컷이 이 종의 양육에 더 비싼 성별임을 시사합니다. 그러나 성인 신체 크기와 관련하여 암컷은 성장 속도가 느려지고 새끼를 낳을 때 수컷보다 성인 신체 크기의 작은 비율에 도달했습니다. '테스토스테론' 농도는 암컷 새끼보다 수컷에서 상당히 높았으므로 성역전의 개체 발생에서 순환하는 안드로겐의 역할을 지원하지 않습니다. 우리가 아는 한, 검은 coucal의 '테스토스테론' 수준의 초기 성별 차이는 그러한 차이가 altricial 새의 새끼에 존재한다는 첫 번째 증거를 나타냅니다. 우리는 그 차이가 검은 캥거루의 수컷 생식 기관의 조기 성숙과 관련이 있을 수 있다는 일화적인 증거를 제시합니다. 여성의 경우 남성이 아닌 '테스토스테론' 농도가 구조적 성장률과 관련이 있었습니다.

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행동 양식

데이터 수집

우리는 4개의 물떼새 개체군에서 새끼 크기와 성장 데이터를 수집했습니다(Table  1 ). 멕시코의 Bah໚ de Ceuta에서 우리는 2006년 5월부터 7월까지 어린 물떼새를 측정했습니다�. 켄티시 물떼새 개체군은 1996년 4월부터 7월까지 터키 남부의 Tuzla 호수에서 조사되었으며 2004년에는 아랍 에미리트 연합의 Al Wathba 습지 보호 구역에서 2005년 3월부터 7월까지 그리고 9월부터 Cape Verde의 Maio 섬에서 조사되었습니다. 2008년 11월�.

1 번 테이블

4개의 물떼새 개체군에서 샘플링된 병아리에 대한 요약 데이터 및 성장 매개변수. 선형 부절 성장 모델의 매개변수(자세한 내용은 텍스트 참조)는 다음과 같습니다.NS) 해칭 시 크기(mm) 및 (NS) 성장률(mm/일)

세우타, 멕시코투즐라, 터키알 와트바, 아랍에미리트마이오, 카보베르데
눈물떼새켄티쉬 물떼새켄티쉬 물떼새켄티쉬 물떼새
위치23끔′N, 106끗′W36끂′N, 35뀃𠌮24뀕.5′N, 54뀶.2𠌮15଀.9′N, 23뀒′W
부화일에 측정한 병아리의 수262, 122347, 14470, 3980, 51
수년간의 연구2006�1996�, 20042005, 20062008�
1~25 일령 사이의 병아리 수1261153341
아니오를 의미합니다. 병아리당 포획 횟수2.22.32.01.6
부화 시 부절 길이(mm) *
남성17.60 ±਀.0519.05 ±਀.0618.52 ±਀.1619.61 ±਀.18
17.35 ±਀.0518.92 ±਀.0518.09 ±਀.1719.47 ±਀.14
Tarsus 성장 매개변수
NS17.60719.05817.84419.160
NS0.3090.4110.5220.450
선형 성장 모델의 적합성: NS 2 0.8300.8700.8730.812

아랍에미리트, 아랍에미리트. *평균 ± se.

우리는 표준 프로토콜(Székely etਊl. 2008) 이동식 가죽, 자동차 또는 도보로 관찰하여 둥지를 찾습니다. 미지근한 물에 떠 있는 알의 부화 단계를 기준으로 부화일을 예측하고 예상 부화일이 가까워지면 매일 둥지를 방문했습니다. 부화 당일 병아리를 포획하여 단일 금속 고리로 표시했으며 대부분의 경우(70%) 추가 색상 고리로 표시했습니다. 오른쪽 부절(tarsometatarsal bone)의 길이는 0.1 mm 단위로 측정하였다. 각 병아리의 처리 시간을 최소화하고 가족의 스트레스를 최소화하는 것을 목표로 하는 현장 작업자로서 부리 또는 날개 길이와 같은 구조적 측정은 모든 개체군에 대해 제공되지 않았습니다.

측정 오류(% ME)는 개인 내 및 개인 간의 변동을 비교하여 4개 모집단 중 3개에 대해 추정되었습니다. 개별 차이는 공식을 사용하여 오른쪽 다리뼈와 왼쪽 다리뼈 측정값의 비교를 기반으로 합니다(Bailey & Byrnes 1990).

여기서 s 2 이내에 = MS이내에, 그리고 s 2 의 사이에 = (MS의 사이에 – MS이내에)/2. MS이내에 그리고 MS의 사이에 는 모델 II ANOVA의 개인 내 및 개인 평균 제곱합입니다. 측정오차는 세우타 0.83%, 투즐라 1.49%, 알 와트바 0.38%로 추정되었으며, 이는 전체 변동의 약 99%가 측정오차라기 보다는 새들 사이의 부절 길이 차이에 기인한 것임을 나타낸다.

피 한 방울(25 μL)은 피하 주사바늘(Oring etਊl. 1988). 혈액은 1 mL의 Queen's lysis buffer(Seutin etਊl. 1991). 총 103마리(Ceuta 29마리, Tuzla 33마리, Al Wathba 18마리, Maio 23마리)가 부화일과 연령이 알려져 있으며, 부화 당일 포획되지 않고 이후 포획, 측정 및 혈액 채취가 이루어졌습니다. 이 병아리는 새끼 크기 데이터 세트에는 포함되지 않았지만 성장 계산에는 포함되었습니다. 우리는 대부분의 병아리가 이 시점에서(또는 그 직후) 25 일령까지 새끼를 관찰했습니다(Székely & Cuthill 1999). 우리는 새끼 병아리가 현장에서 기회주의적 조우 동안 다시 포획되고 그들의 부절 길이가 기록되기 전에 병아리의 부절 길이를 여러 번 측정하려고 시도했습니다(Table  1 ). 한 쌍의 부모가 번식기 또는 번식기 사이에 여러 새끼를 낳은 경우 의사 복제를 피하기 위해 한 무리의 병아리만 포함했습니다. 포함된 새끼는 부화 시 가장 많은 새끼를 가진 새끼 또는 데이터가 수집된 첫 번째 새끼로 선택되었습니다.

분자 섹스‐타이핑

아세트산암모늄 추출법(Nicholls)을 사용하여 혈액 샘플에서 DNA를 추출했습니다. etਊl. 2000, 리처드슨 etਊl. 2001). 분자 성 유형화의 경우 중합효소 연쇄 반응(PCR)을 통해 두 개의 마커가 증폭되었습니다. 첫 번째 마커 Z� 크기가 다른 Z 및 W 염색체의 증폭된 상동 영역(Z� Dawson 2007) 및 두 번째 마커는 W‐특이적이어서 여성에서만 증폭되었습니다(칼렉스� Küpper etਊl. 2007). PCR‐증폭은 DNA Engine Tetrad 2 Peltier Thermal Cycler에서 형광 표지된 정방향 프라이머 및 표지되지 않은 역방향 프라이머를 사용하여 다음 조건에서 수행되었습니다. 30 s, 56 ଌ for 90 s, 72 ଌ for 60 s, 60�b000a0의 최종 확장자 PCR 앰플리콘은 ABI 3730 자동 DNA 분석기에서 시각화되었습니다. 를 위해 Z� 마커에서 Z 대립형질은 크기(ZZ)가 다르지 않아 모든 수컷은 동형접합체인 반면, 암컷(ZW)에서는 Z 및 W 대립형질의 크기가 달라 이형접합체(2개의 다른 반접합 앰플리콘)로 나타납니다. 의 PCR 칼렉스� 암컷에서는 W‐염색체 단편을 증폭시킨 반면, 수컷에서는 산물이 증폭되지 않았습니다. 두 개의 서로 다른 마커 시스템을 사용하여 대립형질 탈락으로 인한 오입력 문제를 극복합니다(Toouli etਊl. 2000) 또는 Z 다형성(Dawson etਊl. 2001, 도스 레메디오스 etਊl. 2010). 대립 유전자는 유전자 매퍼 소프트웨어 버전 4.1(Applied Biosystems, MA, USA)을 사용하여 점수를 매겼습니다.

통계 분석

새끼 크기

새끼는 일반적으로 한 마리 이상의 병아리를 포함하기 때문에(Kentish and Snowy Plovers Székely에서 모달 클러치 크기는 3입니다. etਊl. 1994), 패키지 ‘lme4’(버전 1.0𠄅 Bates)를 사용하여 r 버전 3.0.2(R Core Team 2013)에서 구현된 선형 혼합 모델(LMM)을 사용하여 새끼 새끼 크기의 변화를 평가했습니다. etਊl. 2013). 부화 당일 병아리의 부절 길이에 따른 성별 차이를 분석하기 위해 무리 정체성을 무작위 그룹화 구조로 포함시켰다. 우리의 목표는 신체 크기가 다른 두 종(Küpper etਊl. 2009). 우리는 표준화된 부절 길이(‐값)을 각 모집단에 대한 LMM의 응답 변수로 개별적으로 사용하여 모집단 전반에 걸쳐 SSD의 비교 가능한 측정값을 제공합니다. 초기 모델에는 병아리 성별(2수준 요인), 연도(고정 요인) 및 부화일(고정 공변량)과 쌍별 상호작용이 포함되었습니다. 번식기의 시기와 기간이 개체군마다 다르기 때문에 우리는 또한 다음을 사용하여 각 개체군에 대한 부화 날짜를 표준화했습니다. ‐값. 병아리 섹스는 모든 모델에서 유지되었습니다. 다른 모든 항에 대해 우리는 단계적 모형 단순화를 적용하여 각 모집단에 대해 가장 낮은 Akaike 정보 기준(AIC) 값을 갖는 ‘최소 모형’에 도달할 때까지 중요하지 않은 항을 하나씩 제거했습니다. 그런 다음 최소 모델에서 항의 유의성을 추정하기 위해 우도비 테스트를 수행했습니다.

병아리 성장

물떼새의 초기 부절 성장(0� 일)은 선형 방정식(Székely & Cuthill 1999)으로 잘 설명됩니다.

어디 NS 는 나이의 부절 길이(mm)입니다. NS (일) 및 NS 그리고 NS 추정된 매개변수입니다(각각 부화 시 크기 및 일일 성장률 Table  1 ). 선형 회귀 모델은 부화일 이후에 한 번 이상 포획된 알려진 연령 병아리의 모든 부절 길이 측정을 포함하여 각 개체군에 대해 개별적으로 적합했습니다(적합선 플롯은 지원 정보 그림 S1 참조).

각 모집단의 모든 연령(0�ꂠ일)에서 포획된 병아리에 대한 적합 선형 회귀 모델에서 각 데이터 포인트(부절 측정)의 편차를 분석하기 위해 병아리 정체성과 함께 LMM의 반응 변수로 표준화된 잔차를 사용했습니다. 무작위 그룹화 구조로 무리 정체성 내에 중첩됩니다. 잔류물은 연령과 무관하게 여러 번 측정한 개인에 대해 대체로 일관되었습니다(즉, 병아리는 나이가 들어감에 따라 평균보다 크거나 작게 유지되었으며, 4개 집단의 사례 중 69�%). 세우타에서는 2008년에 다시 포획된 병아리가 없었으므로 올해는 이 개체군의 성장 분석에서 제외되었습니다. 초기 모델에는 병아리 성별, 연도(고정 요인) 및 표준화된 부화 날짜(고정 공변량)가 포함되었습니다. 또한 성별, 연도 및 부화 날짜 간의 쌍별 상호 작용을 포함하고 부화 크기에 대한 모델 단순화를 실행했습니다. 최소 모형에서 항의 유의성을 추정하기 위해 우도비 검정을 수행했습니다. 두 집단(Ceuta 및 Tuzla)에서 여러 병아리가 알이나 병아리(부화 직후)를 중첩 쌍 사이에서 이동시키는 실험에 참여했습니다. 따라서 우리는 사회적 또는 유전적 무리 ID를 무작위 요인으로 사용하여 별도의 모델 세트를 실행했습니다. 두 모델 세트는 질적으로 동일한 결과를 제공하므로 소셜 브루드 ID가 있는 모델의 결과만 보고합니다.

교차 인구 분석

새끼 크기와 병아리 성장의 성별 차이는 각 연구 모집단에 대해 독립적으로 테스트되었습니다(위의 방법). 단, 데이터세트의 표본크기가 다르거나 다른 설명변수로 인한 추가적인 구조가 있는 경우에는 독립검증의 결과를 직접적으로 비교할 수 없을 수 있다. 따라서 각 독립 테스트에 대한 효과 측정을 통계적으로 결합하고 전체 효과의 존재 및 크기를 확인하고 위치 간 데이터의 이질성 정도를 측정하기 위해 metawin 버전 2.0(Rosenberg)에서 메타 분석 방법을 구현했습니다. etਊl. 1999). 각 모집단의 최종 모델에서 성별 차이에 대한 효과 크기 추정치는 Fisher's를 사용한 우도비 검정 Chi‐제곱 통계에서 계산되었습니다. ‐변신. Fisher의 음수 값 z‐변환은 부정적인 효과를 나타내고 양수 값은 긍정적인 효과를 나타내며 0 값은 효과가 없음을 나타냅니다. 그런 다음 표본 크기로 가중치를 둔 누적 효과 크기(대평균)를 계산하여 모집단 전체에 걸친 효과의 전체 크기를 나타냅니다. 샘플 세트 전체의 이질성이 추정되었습니다(NS NS 값) 효과 크기 간의 분산이 샘플링 오류에 의해 예상보다 클 가능성을 평가합니다. 부화기 부절 길이 및 부절 성장 모델 모두에 대해 평균 연구 분산에 대한 제곱근 통합 분산의 비율(부화 비율 =਀.00 성장 비율 =਀.81)은 교차‐인구 분석을 나타냅니다. 더 이상 그룹화할 필요 없이 적절했습니다.


소개

성의 차이는 선택이 특히 짝짓기 및 번식과 관련된 특성에 따라 두 성에 다르게 작용하기 때문에 발생합니다(Darwin, 1871). 따라서 성별 차이가 널리 퍼져 있으며, 이는 진화 생물학자에게는 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 많은 (생물)의료 분야의 과학자들은 성을 본질적 관심의 생물학적 요인으로 간주하지 않았습니다(Clayton, 2016 Flanagan, 2014 Karp et al., 2017 Klein et al., 2015 Prendergast et al., 2014 Shansky 및 울리, 2016). 따라서 많은 (생)의학 연구는 남성 피험자를 대상으로만 수행되었습니다. 결과적으로 우리의 지식은 편향되어 있습니다. 예를 들어, 우리는 여성 피험자에 비해 남성의 약물 효능에 대해 훨씬 더 많이 알고 있으므로 성별이 의료 개입에 어떻게 다르게 반응하는지에 대한 이해가 부족합니다(Nowogrodzki, 2017). 이러한 지식 격차는 여성의 과다복용 및 약물 부작용으로 이어질 것으로 예상됩니다(Zucker 및 Prendergast, 2020). 최근에야 (생물)의학 과학자들이 연구에서 성별 차이를 고려하기 시작했습니다(Dorris et al., 2015 Ingvorsen et al., 2017 Robinson et al., 2017 Smarr et al., 2017 Ahmad et al., 2017 Foltin and Evans) , 2018 Thompson et al., 2018). 실제로 NIH(National Institutes of Health)는 이제 성을 생물학적 변수로 포함하도록 요구하는 동물 및 인간 연구 연구 설계에 대한 새로운 지침을 구현했습니다(Clayton, 2016 Clayton and Collins, 2014 NIH, 2015a).

성을 비교할 때 생물학자들은 일반적으로 특성 값의 평균 차이에 초점을 맞추고 특성 가변성의 성별 차이는 거의 또는 전혀 강조하지 않습니다(평균 및 분산의 차이를 설명하는 다이어그램은 그림 1 참조). 그럼에도 불구하고 특성 변이가 성별에 따라 다를 것으로 예상되는 이유를 설명하는 두 가지 가설이 존재합니다. 흥미롭게도 이 두 가설은 상반된 예측을 합니다.

주어진 특성(예: 마우스의 신체 크기)에서 평균 및 분산의 차이를 감지하는 데 사용되는 메타 분석 방법의 개요.

주황색 음영은 여성을 나타냅니다(NS), 청록색 음영은 남성을 의미합니다(미디엄). 실선 원은 각 그룹 내의 평균 특성 값을 나타냅니다. 실선은 표준 편차를 나타내며 상한과 하한은 마름모 모양으로 표시됩니다. 아래에서는 두 그룹을 비교하는 데 사용할 수 있는 세 가지 유형의 효과 크기와 해당 공식 및 해석을 제시합니다. lnVR(SD의 비율)과 비교하여 lnCVR(CV 또는 상대 분산의 비율)은 두 그룹 간의 변동성의 차이에 대한 보다 일반적인 측정값을 제공합니다(평균 조정 변동성 비율).

먼저 (생물)의학 연구 분야에서 등장한 '발정 매개 변동성 가설'(그림 2)은 여성의 발정 주기(예: Prendergast et al., 2014 Beery and Zucker, 2011)가 여성 피험자의 특성에 따른 다양성. 광범위한 불안정한 특성은 생식 호르몬에 의해 유발되는 생리학적 변화와 함께 변하는 것으로 추정됩니다. 따라서 높은 변동성은 발정주기의 단계가 알려지지 않고 설명되지 않은 경우 특히 두드러질 것으로 예상됩니다. 암컷이 발정 주기의 다른 단계에 있기 때문에 발생하는 이러한 더 높은 특성 가변성은 여성 연구 대상이 특히 신경과학, 생리학 및 약리학 분야에서 종종 생의학 연구 시험에서 제외되는 주된 이유입니다(NIH, 2015a). 여성 배제는 전통적으로 경험적 연구에 여성을 포함시키면 통계적 능력의 손실로 이어진다는 근거 또는 타당한 결론을 내리기 위해 발정 주기 전반에 걸쳐 동물을 샘플링해야 하고 더 많은 시간과 자원이 필요하다는 근거에 근거하여 정당화되었습니다.

두 가지 가설('더 큰 남성 변이성' 대 '발정 매개 변이성')은 변이가 총 관찰된 표현형 변이(V총 그림에서).

더 큰 남성 다양성의 경우 개체 내(또는 형질 내) 변형 V이내에 잠재적으로 무시할 수 있거나 남성과 여성에서 동일할 수 있습니다. 이것은 남성(청록색)과 여성(주황색)의 면적이 동일한 각 개별 평균(수직 파선) 주위의 음영 분포로 설명됩니다. V의 더 큰 값 여성에 비해 남성의 평균 특성 값의 더 넓은 분포에 의해 주도됩니다(즉, V~ 사이, 두꺼운 가로 막대로 표시됨). 대조적으로 발정 매개 변동성 가설은 개체 내[또는 형질 내] 변동성이 남성보다 여성에서 훨씬 더 높으며(청록색 분포보다 더 넓은 주황색 음영 형질 분포) 반면 개인 간의 평균 변동성은 동일하게 유지됩니다(두꺼운 가로 막대).

둘째, '더 큰 남성 가변성 가설'은 남성이 두 가지 다른 메커니즘으로 인해 더 높은 특성 가변성을 나타냄을 시사합니다. 첫 번째 메커니즘은 수컷이 포유류에서 이성애 성이라는 것을 기반으로 합니다. 포유류 암컷은 2개의 X 염색체를 가지고 있어 각 염색체의 유전자에 걸쳐 형질 발현의 '평균'을 이끌어냅니다. 대조적으로, 남성은 단일 X 염색체의 유전자 발현이 더 극단적인 특성 값으로 이어질 가능성이 있기 때문에 더 큰 변이를 나타냅니다(Reinhold and Engqvist, 2013). 두 번째 메커니즘은 더 강한 성적 선택을 받는 수컷에 기반합니다(Pomiankowski and Moller, 1995 Cuervo and Møller, 1999 Cuervo and Møller, 2001). 경험적 증거는 성적으로 선택된 형질의 더 높은 가변성을 뒷받침하며, 종종 높은 유전적 변이를 갖고 조건 의존적이며, 형질이 수많은 유전자좌에 기반할 가능성이 있기 때문에 '조건'으로 의미가 있습니다(Rowe and Houle, 1996 Tomkins et al. ., 2004). 따라서 더 높은 유전적 특성과 따라서 성적 선택으로 인한 표현형 변이는 성적으로 선택된 특성을 특징짓는 것으로 예상됩니다. 포유류에서는 두 메커니즘이 동시에 작동할 가능성이 있습니다. 지금까지 '더 큰 남성 가변성 가설'은 진화 및 심리학 문헌에서 어느 정도 지지를 받았습니다(Reinhold and Engqvist, 2013 Lehre et al., 2009).

여기에서 우리는 생쥐에서 더 큰 수컷 변동성과 발정 매개 변동성 가설에 대한 첫 번째 포괄적인 테스트를 수행합니다(그림 2 Reinhold and Engqvist, 2013 Johnson et al., 2008 Hedges and Nowell, 1995 Itoh and Arnold, 2015 Becker et al., 2016 Beery, 2018), 26,916마리 동물의 218개 형질에 걸친 변이의 성별 차이를 조사했습니다. 이를 위해 두 단계로 일련의 메타 분석을 수행합니다(그림 3). 먼저, 남성 대 여성 표준 편차의 가변성 비율, SD와 함께 다양한 특성에 대해 마우스의 각 코호트(인구)에 대한 남성 대 여성의 변동 계수, CV 또는 상대 분산(lnCVR)의 자연 로그를 정량화합니다. , 로그 척도(lnVR, Nakagawa et al., 2015, 그림 1 참조). 그런 다음 이러한 효과 크기를 분석하여 메타 분석 방법을 사용하여 각 특성에 대한 성별 편차를 정량화합니다. 결과를 더 잘 이해하고 이전에 보고된 특성 평균의 성별 차이와 일치시키기 위해(Karp et al., 2017) 로그 응답 비율(lnRR)도 정량화하고 분석합니다. 다음으로, 우리는 우리의 가설을 테스트하고 9개의 기능적 특성 그룹에서 성별 편견의 정도를 정량화하기 위해 특성 수준 결과를 통계적으로 통합합니다(그룹화에 대한 자세한 내용은 아래 참조). 우리의 메타 분석 접근 방식은 이전 및 향후 연구와 쉽게 해석하고 비교할 수 있습니다. 또한, lnCVR(및 lnVR)을 사용하여 제안된 방법은 우리가 알고 있는 한 연구 내 및 연구 간 두 성별 간의 다양성을 비교하는 유일한 실용적인 방법일 것입니다(Nakagawa et al., 2015 Senior et al., 2020). 또한 두 그룹(남성과 여성) 간의 비율(예: lnRR, lnVR, lnCVR)을 사용하면 시간과 공간에 따른 특성의 변화뿐만 아니라 다른 단위(예: cm, g, ml)도 자연스럽게 제어됩니다.

데이터 처리 및 메타 분석의 워크플로.

Foramen Magnum 지역을 기반으로 한 현대 그리스인의 성별 추정

성 결정은 인간의 유골을 조사할 때 주요 목표 중 하나입니다. 성별 결정을 위한 한 가지 방법은 판별 함수를 사용하는 미터법 기준을 기반으로 합니다. 그러나 판별 함수 성별 공식은 인구에 따라 다릅니다. 현재의 연구에서 우리는 현대 그리스 인구의 성인에 대한 성 결정을 위한 후두 과두 뿐만 아니라 대공공의 사용을 결정했습니다. 7개의 매개변수(후두과에서 얻은 3번 구멍에서 얻은 4개)를 조사했으며 샘플은 성인 두개골 154개(남성 77명, 여성 77명)로 구성되었습니다. 결과는 대구공 영역이 성적 이형성을 나타내며 모든 매개 변수의 평균 값이 여성보다 남성에서 더 높음을 나타냅니다. 이에 비해 후두과두는 대공공보다 정확한 성을 더 잘 결정합니다. 후두부 과두 변수의 조합은 모든 경우의 74%에서 정확한 성별을 예측하는 판별 기능의 개발을 허용했습니다. 마지막으로, 다른 해부학적 부위가 더 높은 정확도로 성별을 구별할 수 있지만, 본 연구에서 개발된 기능은 파편화된 두개골의 경우에 주의해서 사용할 수 있다.

1. 소개

신뢰할 수 있는 성 결정은 인간의 유골을 조사할 때 주요 목표 중 하나입니다. 법의학이나 인류학에서 후두골은 성을 결정하는 데 자주 사용되는데, 그 이유는 두개골 기저부가 두개골의 다른 많은 영역보다 물리적 모욕과 훼손을 더 성공적으로 견디는 경향이 있기 때문입니다[1].

두개골에서 성별을 결정하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 첫 번째는 형태학적 기준을 기반으로 합니다[2-4]. 목덜미 선의 거칠기와 외부 후두 돌기의 돌출은 성의 질적 진단을 위한 좋은 지표이다[5]. 두 번째는 판별 함수를 사용하는 메트릭 기준을 기반으로 합니다[6, 7]. 후두과두와 대후두공의 치수는 성의 정량적 진단에 유용한 것으로 여러 저자에 의해 보고되었습니다[8-10]. Gapert와 그의 동료들[11]에 따르면 올바르게 분류된 두개골의 범위는 단변량 기능의 경우 65.8%에서 다변량 기능의 경우 70.3%입니다. Gapert와 그의 동료들은 [11] 18세기와 19세기 영국 성인 두개골의 대공공(foramen magnum)을 평가했습니다. 그러나 성 이형성은 인구에 따라 다르기 때문에[12, 13], 판별 함수는 개인이 함수가 파생된 동일한 인구집단에서 유래한 것으로 알려진 경우에만 사용해야 합니다[12, 13].

현재 연구의 목적은 현대 그리스 인구에 대한 판별 기능을 개발하여 성인의 성을 결정하기 위한 후두공과 후두공의 사용을 평가하는 것입니다. 그리스 인구의 대공공(foramen magnum) 영역에 관한 이전 연구는 2013년 Natsis와 그의 동료에 의해 수행되었습니다[15]. Natsis와 그의 동료들은 [15] 대공(foramen magnum) 영역을 모양에 따라 분류하고 해부학적 측정값과 다양한 매개변수 사이의 가능한 상관관계를 조사했습니다. 그들의 결과에 따르면 대공공 영역은 성적 이형성을 나타냅니다.

2. 재료 및 방법

샘플은 성별과 사망 연령이 알려진 그리스인의 성인 두개골 154명으로 구성되어 있습니다(남성 77명, 여성 77명). 이 두개골은 동물 및 인간 생리학과(생물학부, 아테네 국립 카포디스트리아 대학교)에 소장되어 있는 현대 골격 참조 컬렉션(아테네 컬렉션으로 알려짐)의 일부를 구성합니다. 모든 개인은 아테네에서 사망하고 매장된 다음 지역 묘지에서 발굴된 그리스 국민입니다. 개인의 사망 연령은 19세부터 99세까지, 출생 연도는 1879년부터 1965년까지입니다. 모든 개인의 사망 연도는 1960년에서 1996년 사이이며 출생지는 전국을 포함합니다. 외상이나 이형의 증거가 없는 개인을 선택했습니다. 검사된 매개변수는 다음과 같습니다. (1) 대공의 길이(FML) 저저에서 암편까지의 직접 거리 (2) 대공의 너비(FMB) 대공의 측면 가장자리 사이의 최대 거리 (3) 대공 지수( FMI) 공식을 사용하여 계산:

(4) Radinsky의 [16] 공식을 사용하여 계산된 foramen magnum area(FMA):

(5) occipital condyle length (OCL) 후두과의 가장자리에서 가장 앞쪽에서 가장 뒤쪽 지점까지의 장축을 따른 직접 거리 (6) occipital condyle 너비 (OCB)에서 장축에 수직인 거리 후두과의 가장자리에 있는 가장 안쪽 지점에서 가장 바깥쪽 (7) 왼쪽 후두과의 가장자리에 있는 가장 안쪽 지점에서 가장 안쪽에 있는 지점까지의 최소 과간 거리(MID) 직접 거리 오른쪽 후두과

대공(foramen magnum) 영역의 3D 좌표는 0.23mm의 표준 오차로 Immersion Corporation MicroScribe 3DX 디지타이저를 사용하여 수집되었습니다. Microsoft Excel은 MicroScribe 3DX와 함께 사용하여 좌표(

) 각 랜드마크의 등가 랜드마크 간 거리를 계산합니다(그림 1).

초기에는 각 모수에 대해 기술통계(평균, 표준편차)를 수행하였다. 또한, 후두과두 매개변수와 관련하여 독립적인 샘플

-양쪽 비대칭이 있는지 확인하기 위해 테스트를 수행했습니다. 마지막으로 성별 차이를 분석하기 위해 독립표본-검정 및 판별함수분석(DFA)을 사용하였다. DFA는 모든 매개변수에 대해 계산되었습니다. 그러나 대공 지수와 대공 면적은 대공의 길이 또는 너비와 결합되지 않았습니다. DFA는 단일 변수가 거의 상관 관계가 없을 때 최적이기 때문입니다.

모든 통계 분석은 Statistical Package for Social Sciences(IBM SPSS 버전 23.0, Armonk, NY)를 사용하여 수행되었습니다.

3. 결과 및 논의

3.1. 결과

기술통계의 결과는 표 1에 제시되어 있다. 모든 매개변수의 평균값은 여성보다 남성에서 더 높았다. 모든 데이터는 Shapiro-Wilk 테스트 결과에 따라 정규 분포를 따릅니다. 따라서 후두과두의 치수에 대한 양측 비대칭 여부를 확인하고 성별 차이를 분석하기 위해 매개변수 검사를 시행하였다. Table 2에 따르면 후두과두의 길이나 후두과의 너비 모두에서 좌우의 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 따라서 양측에서 구한 거리의 평균을 차후 분석에 사용하였다.

표 3에 나타난 결과는 대공 지수를 제외하고 모든 매개변수가 성별에 의해 영향을 받는다는 것을 나타냅니다(

). 각각의 단일 매개변수에 대한 판별 함수와 이들의 5가지 가능한 조합은 표 4에 나와 있습니다. 또한 표 4는 "leave-one-out" 원칙에 따른 교차 검증의 결과를 보여줍니다. 성별 결정을 위한 가장 신뢰할 수 있는 단일 매개변수는 후두과두 길이(69.5%)였고, 그 다음이 라딘스키 면적(66.9%)이었습니다. 마지막으로 후두부 과두 길이와 후두부 과두 폭을 합한 최소 과간 거리가 성을 결정하는 매개 변수의 가장 좋은 조합(74.0%)으로 판명되었으며 그 다음으로 Radinsky 면적, 후두부 과두 길이 및 후두부 과두 길이의 조합이 나타났습니다. 과두 폭(72.1%).

시그. 함수 계수교차 검증

"leave-one-out" 원칙을 기반으로 합니다.

3.2. 논의

후두과두의 양측 비대칭이 존재하지 않는다는 점에서 우리의 결과는 다른 집단의 결과와 일치한다[17, 18]. 또한, 본 연구는 현대 그리스 인구에서 대공(foramen magnum) 영역에서 성적 이형성의 존재에 관한 Natsis와 그의 동료들의 결과를 확인합니다. Natsis와 그의 동료들의 [15] 샘플에는 주로 아리스토텔레스 대학(테살로니키) 해부학과 컬렉션에서 알 수 없는 나이의 두개골이 포함되었습니다. 반면에 우리가 조사한 모든 개체는 사망 당시 연령과 출생 연도가 알려진 아테네 지역 공동 묘지에서 수집되었습니다. 대공의 길이와 너비의 평균값과 우리 샘플의 후두과의 너비의 평균값은 Natsis와 그의 동료 샘플과 유사합니다. 그러나 후두부 과두 길이와 최소 과간 거리의 평균값을 비교하면 우리 샘플이 각각 더 작은 값과 더 큰 값을 보여줍니다(표 5). 우리의 관찰에 따르면 그리스의 여러 지역에서 후두과두에 차이가 있을 수 있습니다.

서로 다른 개체군에서 거리 매개변수의 비교는 표 5에 나와 있습니다. 대공공 길이와 대공공 너비에 대한 설명을 관찰할 때 현대 그리스 인구는 터키인 [19, 20 ], 영국인 [11], 스페인인 [21] 인구. 인도인[22] 인구, 특히 인도 여성은 앞서 언급한 인구와 비교할 때 더 작은 값을 보이는 것으로 보입니다.

후두부 과두 변수와 관련하여 그리스 인구는 유럽계 미국인[23], 아프리카계 미국인[23], 터키인[20], 영국인[24]보다 OCB 값이 더 높습니다. Uysal과 그녀의 동료[20]에 따르면 터키 인구는 MID 값이 단연 가장 낮습니다. Uysal et al.의 [20] 논문에서 MID에 대한 극단적인 값은 보고 오류 또는 최종 원고의 오타를 암시합니다. 마지막으로, 우리의 결과에 따르면 그리스 인구는 유럽계 미국인[23] 및 영국[24] 인구와 유사한 OCL 값을 가지고 있습니다.

그리스 인구에서 대공 변수와 관련하여 올바른 성을 가장 잘 판별하는 것은 대공 면적(66.9%)을 통해 달성된 반면 대공 변수의 조합은 65.6%에 불과했습니다(표 4). 이에 비해 후두과두는 대공공보다 정확한 성을 더 잘 결정합니다. 후두과두 변수의 조합은 모든 경우의 74%에서 정확한 성을 예측하는 판별 기능의 개발을 허용한 반면, 최상의 단일 변수(OCL)는 69.5%를 달성했습니다. 이렇게 상대적으로 낮은 분류 정확도는 성적 이형성이 적다는 것을 반영하며 성을 추정할 때 이러한 변수를 주의해서 사용해야 함을 나타냅니다.

대공(foramen magnum) 내에서 성적 이형성 표현의 낮은 정도는 그것이 어린 시절에 다소 일찍 성장의 끝에 도달한다는 사실에 의해 설명될 수 있습니다[25]. 따라서 유의미한 2차 성적 변화는 없을 것으로 예상됩니다. 또한 대공의 주요 기능은 수질과 그 막뿐만 아니라 부속 신경의 척추 구성 요소를 두개골로 전달하는 것이며 어떤 근육도 그 모양과 크기에 영향을 미치지 않습니다. 머리가 경추에 대해 상대적으로 움직일 수 있도록 하는 것이 주요 기능인 후두과두의 성별 차이는 다른 해부학적 부위에 비해 낮지만[26], 대공과 비교하면 여전히 높습니다. 두개골 기저부의 연골은 압축에 저항하는 것으로 알려져 있으며[27], 대서양 후두 관절은 주로 정적 변형을 받습니다[28]. 그러나 하중 스트레스가 후두과의 이형성 발현에 영향을 미치는 주요 역할을 하지 않는 것으로 보이지만, 두개경추 관절의 생체역학적 기능은 대공과 비교했을 때 후두과에서 성 이형성의 발현이 증가한 한 가지 이유가 될 수 있습니다. Gapert와 그의 동료들[24]에 따르면, 후두과에서 성적 이형성의 발현은 주로 후생적 요인보다는 유전적 요인에 기인할 가능성이 더 큽니다. 따라서 성을 추정하기 위한 적절한 인구별 판별 함수 공식을 선택하려면 미확인 두개골의 기원을 아는 것이 중요합니다.

4. 결론

본 연구는 대공(foramen magnum) 영역이 성적 이형성을 보이지만 이형성 발현은 낮거나 중간 정도임을 확인하였다. 골반과 같은 다른 해부학적 영역은 더 높은 정확도로 성별을 구별할 수 있지만, 이 연구에서 개발된 기능은 파편화된 두개골 유골의 경우에 사용될 수 있습니다. 마지막으로, 판별 함수 성별 공식은 인구에 따라 다르므로 이 방법은 그리스 인구에 속하는 표본 또는 대공(foramen magnum) 영역에서 성적 이형성이 유사한 표현을 가진 인구에 적용해야 합니다. 오류율은 상대적으로 높을 것으로 예상되기 때문에(26% 이상) 이러한 판별 함수를 사용한 성별 추정은 매우 주의해야 합니다.

이해 상충

저자는 이 논문의 출판과 관련하여 이해 상충이 없음을 선언합니다.

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저작권

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논의

"기계적 제약" 가설과 인구 수준의 선택적인 짝짓기 패턴

우리는 수컷의 성공적인 짝짓기 시작이 암컷의 몸을 효율적으로 파악하고 초기 암컷의 저항을 성공적으로 극복하는 데 의존하는 종에 초점을 맞췄습니다. 우리는 신체 크기와 앞다리 형태 간의 관계로 인한 기계적 제약이 짝짓기 상호 작용의 기계적 모델에 따라 수컷 물타조의 짝짓기 시작 성공에 영향을 줄 수 있다고 결정했습니다. 좋은 파악에 중요한 남성/암컷 형태학적 특성의 예측된 최적 비율(남성 FTG 길이는 여성 MCG 길이와 유사해야 함)은 실험실 실험에서 남성에 의한 강제 짝짓기 시작의 가장 높은 성공과 관련이 있습니다.

우리는 또한 일부 곤충에서 논의된 수컷과 암컷 생식기의 잠재적 불일치의 가상 효과에서 관찰된 실험실 결과에 대한 추가 기여도 고려했습니다[17]. 수컷 복부 끝이 암컷 복부 끝 부분에 대해 단단히 눌러졌을 때("부착") 짝짓기 시작 시도를 성공적으로 기록했습니다(방법 참조). 그러나 이 종에서는 내향성(intromission)과 동등하지 않습니다. 이것은 성공적인 교미로 이어지는 첫 번째 단계로, 수컷이 진동 신호를 보내고 암컷이 오기를 기다리는 동안 암컷이 상대적으로 적은 활성 저항(교미 시작에 비해)을 보이는 안정적인 상황이 장기간 지속된 후에만 발생합니다. 삽입을 위해 생식기를 확장합니다[29, 34]. 생식기 불일치 메커니즘은 대부분 삽입 과정과 관련이 있기 때문에 생식기가 관여할 때 상대적 수컷 크기(MCT/FTG 비율)와 우리 종의 짝짓기 시작 성공 사이의 실험실 관계를 설명할 가능성은 거의 없다고 생각합니다(그림 3). . 마지막으로 다양한 실험을 통해 G. gracilicornis [29, 34], 우리는 생식기 불일치가 교미의 중요한 부분을 교배에 실패하게 할 수 있다는 명확한 징후를 관찰하지 못했습니다. 따라서 우리는 짝짓기 역학이 수컷 짝짓기 시작 성공에 대한 실험실 측정과 모델 예측 사이의 밀접한 일치에 대한 가능한 설명이라고 제안합니다.

또한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 MCG/FTG 비율과 수컷 짝짓기 시작 성공 간의 실험실 기반 관계를 가정하면 개체군 수준 짝짓기 시뮬레이션 모델이 자연 개체군에서 짝짓기 쌍의 암컷 MCG와 수컷 FTG 사이의 회귀 계수를 올바르게 예측한다는 것을 보여주었습니다. . 우리는 또한 기계적 모델에서 예측된 최적의 여성/남성 크기 비율이 자연 인구에서 감지된 SSD의 평균 정도와 유사하다고 결정했습니다.

마지막으로, 필드 인구(그림 A7의 남성과 여성의 자연적 크기 분포가 있는 인구)에서 남성 크기에 대한 현재 유의미한 선택을 감지하지 못했지만 여성 또는 남성의 크기 빈도 분포가 다음에서 약간 수정된 가상 상황에 대해 계산된 선택 계수 자연적 상황은 기계적 구속 메커니즘이 암컷의 크기 분포를 감안할 때 수컷의 신체 크기 분포를 수정하는 상당한 선택 압력을 생성할 수 있음을 보여주었으며, 이는 다른 크기의 수컷이 유사한 적합성을 갖는 현재 관찰된 빈도 분포로 이어집니다. 따라서 주어진 크기 등급의 남성의 적합성은 남성과 여성의 신체 길이의 빈도 분포에 따라 달라집니다. 남성의 성공은 (여성에 대한) 상대적인 크기에 달려 있기 때문에 특정 크기 등급의 남성의 적합성은 모집단에서 여성 크기의 빈도에 분명히 의존합니다. 남성의 체력은 또한 모집단의 다른 남성 크기의 빈도에 의해 영향을 받습니다. 그 이유는 초점이 되는 남성의 표현형과 비슷한 크기의 남성 경쟁자가 많을수록 경쟁자가 짝짓기를 하기 전에 "일치하는" 크기의 여성을 수컷이 만날 기회가 더 적기 때문입니다. 그녀와 함께. 따라서 짝을 잡는 기계적 모델에 의해 매개되는 FTG(및 상관된 남성 신체 길이)에 대한 이 가상 선택은 단순한 고전적 주파수 의존보다 더 복잡한 방식으로 주파수 의존적입니다. 핵심 특징은 남성 크기 표현형의 적합도가 인구의 남성과 여성의 크기 분포에 달려 있다는 것입니다.

요약하면, 결과는 관찰된 평균 SSD라는 생각과 일치하며, 현재 수컷 크기에 대한 선택의 증거가 없기 때문에 과거의 수컷 신체 크기에 대한 자연 선택의 결과일 수 있습니다. 기계 모델. 이는 다양한 생물학적 요인(예: [19–21, 35]) 간의 복잡한 상호 작용으로 일반적으로 설명되는 현상인 실제 크기의 다양한 교미 및 SSD가 특정 조건에서 영향을 받지 않는 단순한 물리적 메커니즘에 의해 크게 영향을 받을 수 있음을 나타냅니다. 이전에 고려되었습니다. 이것이 사실이라면 결과는 개체군 수준의 현상인 크기 분류 짝짓기가 상호 작용하는 개인의 간단한 기계적 모델에서 직접 예측할 수 있는 방법을 보여줍니다. 그러나 시뮬레이션 모델을 기반으로 한 필드 데이터와 예측 사이의 매우 암시적인 일치와 순수한 우연에 의해 그러한 일치를 얻을 확률이 매우 낮음에도 불구하고 다른 프로세스가 실수로 크기 분류를 생성했을 가능성을 완전히 배제할 수는 없습니다. 짝짓기 패턴. 자연 인구의 대체 메커니즘에 대한 기계적 모델의 추가 평가는 기계적 짝잡기 모델의 중요성에 대한 우리의 제안이 지지되는지 여부를 밝혀야 합니다.

약한 실제 크기 분류 교미 [36] 또는 분류 교미 없음 [37]을 보여주는 두 연구를 제외하고 물타조에 대한 대부분의 연구는 큰 수컷과 같은 방향성 크기 선택 교미 또는 겉보기 크기 분류 교미를 감지했습니다. 이점 (물병자리 레미기스 [37-41]). 우리는 특정 조건에서 단일 메커니즘이 다른 균형을 잡는 선택 요소를 지배할 수 있으며 이것이 크기가 다양한 짝짓기의 진정한 성공을 설명할 수 있다고 가정합니다. G. gracilicornis, 기계적 모델이 아직 적용되지 않은 다른 종일 수도 있습니다. 이것이 사실이라면, 짝 잡는 행동이 수컷의 적합성에 결정적이며 설명된 행동과 유사한 역학을 가지고 있는 성적 이형성 종에서 실제 크기-동종 짝짓기와 SSD에 대한 진화론적 연구에서 짝짓기 움켜쥐는 역학을 무시할 수 없습니다. 여기. 곤충[42], 갑각류[43], 양서류[44]는 그러한 잡기 행동의 수많은 예를 제공합니다.

우리는 실제 크기 분류 패턴의 다른 두 가지 잠재적 원인을 거부할 수 있다고 생각합니다. G. gracilicornis: 크기에 따른 짝 선택 또는 크기에 따른 짝의 가용성 차이. 첫째, 남녀 모두 특정 크기의 파트너와 짝짓기를 선호하지 않기 때문에 짝 선택 가설을 기각합니다. 둘째, 일부 다른 물타조 종[39]과 달리 암컷의 크기에는 유의한 차이가 없었습니다. G. gracilicornis 서식지 또는 출현 기간(Han and Jablonski, 미공개 데이터). 그러므로 "짝짓기의 가능성"은 우리의 현장 관찰에서 발견된 다양한 크기의 짝짓기 패턴을 설명하지 못할 것입니다.

짝짓기 물타조 사이의 실제 역학은 의심할 여지 없이 단순화된 모델보다 더 복잡하며 일부 가정의 결과는 추가 파일 1에서 논의됩니다. 그러나 단순화에도 불구하고 모델 예측과 물의 거동 사이의 긴밀한 일치 striders는 이 단순한 2차원 모델조차도 수컷 물타래의 짝짓기 시작에 대한 제약과 관련된 핵심 메커니즘을 적절하게 포착한다는 것을 나타낼 수 있습니다.

기계적 제약과 SSD의 진화

짝짓기 시작의 성공과 수컷의 적합성 사이에 양의 상관관계가 있는 경우, 짝짓기 역학이 개체군에서 실제 크기별 짝짓기 패턴을 설명하기에 충분한 주요 메커니즘일 뿐만 아니라 지역의 여성 크기 분포가 주어진 남성 크기 분포를 형성하는 자연 선택 G. gracilicornis, 그리고 아마도 다른 물타조 종에서. 암컷 크기 분포의 시뮬레이션된(가정적) 이동에 대한 응답으로 수컷 크기에 대한 상당한 방향성 선택(표 2) 및 암컷에 대한 수컷 크기 분포의 시뮬레이션된 변동 증가에 대한 응답으로 수컷 크기에 대한 유의한 안정화 선택 크기 분포(표 2)는 기계적 제약 모델에 따라 수컷 크기 분포를 암컷 크기 분포로 조정할 수 있는 실행 가능한 자연 선택력을 보여줍니다. 그러한 주파수 의존적 선택 하에서 자연계는 종종 평형 상태에 있을 것으로 예상됩니다[45]. 이것은 필드 데이터에서 남성 크기에 대한 중요한 선택 계수가 부족한 이유일 수 있습니다. 남성 크기의 진화 인 경우 G. gracilicornis 짝짓기 중 암컷을 효율적으로 잡기 위한 적응을 위한 빈도 의존적 ​​선택에 의해 형성되었습니다. 그러면 짝짓기 쌍 내의 MCG/FTG 비율이 최적 1에 매우 가까울 뿐만 아니라 인구 수준 MCG/FTG 비율도 다음과 같을 것으로 예상합니다. 1에 가깝습니다. 예상대로 짝짓기 쌍에 대한 MCG/FTG 비율과 평균 개체군 수준 MCG/FTG 비율은 모델에서 예측한 최적의 MCG/FTG 비율 1에 가깝습니다.

이러한 결과를 감안할 때 몸 길이와 앞다리 형태 사이의 기존 상관 관계를 가정하면 SSD가 다음과 같다고 가정합니다. G. 그라실리코르니스 "기계적 제약" 과정을 통해 수컷 크기에 대한 자연 선택에 의해 유지될 수 있습니다. 우리는 기계적 제약 프로세스가 여성 신체 크기 분포에 맞춰진 인구 수준 남성 크기 분포를 향한 선택을 생성한다고 가정합니다(그림 6A). 현장 데이터와 단순 기계 모델에서 예측한 최적 크기 비율 간의 유사성은 남성 크기 분포가 다음과 같다는 가설과 일치합니다. G. 그라실리코르니스 평균 상대 크기 비율이 남성 파악 성공에 최적인 수준에 가깝게 유지되도록 여성 크기의 변화를 진화적으로 따르도록 선택될 수 있습니다(그림 6A).

기계적 제약으로 인한 실제 크기 분류 짝짓기가 SSD의 진화에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 가상 메커니즘. 기계적 모델(기계적 제약)에서 예측된 방식으로 암컷의 크기 분포와 일치하도록 수컷의 크기 분포의 진화적 변화. 초기에 진화의 역사에서 짝짓기에 대한 기계적 제약이 강조되면 SSD의 수준은 최적의 남성 쥐는 자세에 해당하는 특정 크기 비율로 진화합니다. 이 과정에서 수컷의 크기 분포는 방향 선택에 따라 암컷의 크기 분포에 의해 결정된 새로운 선호 신체 크기로 수렴됩니다. 완전한 수렴 후 "안정화 선택"은 최적의 신체 크기 영역 외부에서 남성의 체력을 저하시켜 크기 이형성을 유지합니다. 어떤 이유에서든 암컷의 크기 분포가 진화적 변화를 겪는다면 수컷의 크기 분포는 새로운 암컷 크기 분포와 일치하는 새로운 최적 범위에 도달하여 따릅니다.

짝 잡기의 성공과 수컷의 건강 사이의 연관성에 기여하는 모든 생태학적 요인은 짝짓기 역학이 SSD를 담당하는 주요 자연 선택 메커니즘이 될 가능성을 높일 것입니다. 예를 들어, 우리는 Gerridae (A. 나자스, [49, 50] G. 그라실리코르니스, [29]) SSD의 진화에서 짝짓기 역학의 중요성에 기여할 수 있습니다(그림 6B). 수컷이 교미 후 매우 오랜 시간 동안 암컷을 보호한다면 성공적인 교미 시작은 수컷의 체력을 상당히 증가시킬 수 있습니다. 또는 긴 보호가 암컷에 의한 보호 종료와 산란 사이의 시간을 단축시키고, 이 단축된 시간이 암컷이 산란 전에 다른 수컷에 의해 수정될 위험을 감소시키기 때문이다. 따라서 교미 후 보호 기간이 긴 종에서는 보호 기간이 짧은 종(알을 낳을 때 알을 낳을 때)보다 초기에 잘 파악하는 것이 수컷 적합성(암컷이 낳은 수정란)의 증가와 더 강하게 연관되어야 합니다. 일반적인 보호 시간 동안에는 자주 발생하지 않음). 또한 장기간 보호하는 종의 개체군이 수컷 편향적이라면 짝짓기 시도를 잃은 한 마리의 수컷은 짝짓기를 위해 다른 한 마리의 암컷을 찾을 확률이 낮습니다. 왜냐하면 암컷이 오랜 기간 동안 독점되기 때문입니다(장기 보호).

마지막으로, 우리는 짝짓기 시작 단계에서 중요한 동일한 쥐는 힘이 수컷이 교미 후 보호의 더 긴 기간에 대한 암컷의 저항(일반적으로 물타조의 경우)을 극복하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 보호 기간이 길수록 암컷이 교미 후 짝짓기 기간 동안(다른 수컷과 교미하기 전) 알을 낳을 가능성이 높아지므로 수컷의 체력이 높아집니다. 따라서, 우리는 뚜렷한 SSD가 없는 종에서도 긴 교미 후 보호의 진화가 수컷 신체 크기에 대한 "기계적 제약" 선택에 따라 SSD의 진화를 유발할 수 있다고 예측합니다(그림 6B).

분명히, 짝짓기에 대한 기계적 제약은 곤충에서 수컷 크기의 진화적 변화에 영향을 미칠 수 있는 유일한 요인이 아닙니다. Gerridae에서 신체 크기에 대한 다음과 같은 선택 요소가 확인되거나 논의되었습니다. 성별에 관계없이 작은 개체의 수명이 더 길다[40, 52], 암컷의 번식력이 큰 장점[18, 37, 40, 52, 53], 수컷이 작은 장점( 잉여 에너지, 민첩성, 낮은 유지 보수 비용으로 인해 [18, 54]), 발달 제약 [18], 비행을 통한 이동에 대한 작은 크기 이점 [18], 더 작은 수컷에 대한 "하중 제약" 선택(장기간 짝짓기와 관련됨 [18, 25, 55]), 크기 선택 교배 [18], 이형성의 급속한 진화를 제한하는 유전적 상관 관계 [56]. 이러한 메커니즘 중 다섯 가지는 수컷의 몸 크기에 대한 직접 선택과 관련이 있을 수 있습니다. 크기 선택적인 짝짓기, 수명으로 인한 작은 수컷의 이점, 낮은 유지 관리 또는 암컷의 적재 비용 때문입니다. 그 중 두 가지는 암컷 크기에 대한 수컷 크기 선택과 직접적인 관련이 있습니다. 하중 제한과 크기 선택적 짝짓기입니다. 하중 제약 가설은 암컷이 더 작은 수컷을 선호하여 더 적은 하중을 생성하므로 짝짓기 수컷을 나르는 암컷보다 비용이 더 적게 들 것이라고 예측합니다. 우리는 작은 수컷에 대한 암컷 짝의 선호도 또는 큰 암컷에 대한 수컷의 선호도에 대한 명확한 표시가 없기 때문에 "로딩 제약 가설"이 관찰된 SSD에 대한 거의 주요 설명이 아닐 것이라고 생각합니다. 같은 이유로, 그리고 날개 크기 다형성[57]이 있는 Gerridae에 존재하는 날개 변형과 몸 크기에 대한 선호 사이의 복잡한 상호 작용이 없기 때문에 G. 그라실리코르니스 (날개가 없는 형태가 존재하지 않는 경우), 우리는 배우자 선호 가설도 우리 결과에 대한 가능한 설명이 아니라고 생각합니다. 우리의 결과는 짝을 잡는 역학이 SSD를 유지하는 주요 요인일 수 있다는 아이디어와 일치합니다. G. 그라실리코르니스, 다른 설명보다는 모든 다양한 균형 효과를 결합한 차등 평형 모델[21]이 기계적 모델의 예측과 일치하는 성적 크기 비율을 우연히 생성했다는 것입니다.


Calabar에 거주하는 젊은 성인 나이지리아 인의 인체 측정 및 성적 이형성

A Igiri, M Ekong, P Odey. Calabar에 거주하는 젊은 성인 나이지리아 인의 인체 측정 및 성적 이형성. 생물 인류학의 인터넷 저널. 2008년 2권 2호.

추상적 인

젊은 나이지리아 인의 성적 이형성을 결정하기 위해 인체 측정 측정이 사용되었습니다.

이 연구는 대도시 전체에서 실시되었으며 기관 기반이 아닙니다.

이 연구에서 우리는 남성과 여성 각각 500명으로 구성된 1000명의 지원자를 모집했습니다. 평균 연령은 남자 25.34±0.10세, 여자 23.31±0.12세였다. 측정된 인체 측정 매개변수에는 키, 체중, 목 둘레(Nc), 양봉 직경(BAD) 및 허리 둘레(Wc)가 포함됩니다. 이 매개변수에서 표준 공식을 사용하여 지수를 계산했습니다. 남성은 유의하게 더 낮은(p<01) Wc를 제외하고 측정된 모든 매개변수에 대해 유의하게(p<.01) 더 높은 값을 가졌다. 허리-목-허리 비율(Wc-Nc:Wc), 허리-이완 직경-허리 비율(Wc-BAD:Wc) 및 목-허리-이완 직경-허리 비율(Nc:Wc-BAD:Wc)은 강한 양성을 보였다. 남성의 중간 상관 관계에 대한 여성의 유의한(0.01) 상관 관계. 이러한 결과는 여성에서 가장 예측력이 높은 Wc, Nc 및 BAD 지수를 가진 젊은 나이지리아인에게 성적 이형성이 존재함을 나타냅니다.

소개

인체 측정은 중요하며 기업에서 재화와 자원의 적절하거나 적절한 생산 및 관리를 위해 사용합니다. 1 . 의료인류학 및 역학에서 다양한 신체 측정과 의학적 결과 사이의 관계를 결정하는 데 유용합니다. 2,3,4,5 . 또한 질병 상태에 대한 바이오마커 역할을 합니다. 6,7 , 성 결정 및 성인 유골의 키 추정 8,9,10,11,12,13 .

목둘레(Nc), 견봉지름(BAD), 허리둘레(Wc), 키 및 체중과 같은 측정은 성별 차이와 질병 상태를 결정하는 매우 중요한 지표입니다. 14,15,16,17 .

이러한 매개변수는 질병 상태에 대한 바이오마커로 사용되는 경우 지표 역할을 하는 다른 매개변수와 비교할 수도 있습니다. 14,15,16,17 . 다른 상황에서 상관관계의 통계적 개념은 다양한 신체 부위의 관계에 대한 비교 연구에 사용될 수 있습니다. 1 .

나이지리아의 인체 측정 및 성적 이형성에 대한 데이터는 부적절합니다. 20,21 . 경제 계획 및 건강 관리를 위해 이러한 데이터가 필요하기 때문에 이 연구가 필요했습니다. 따라서 Calabar Metropolis에 거주하는 젊은 나이지리아 인에 대한 연구가 남성과 여성의 성별 차이를 결정하기 위해 수행되었습니다.

재료 및 방법

각각 500명의 남성과 여성으로 구성된 1,000명의 지원자가 사전 동의 후 모집되었습니다. 대상은 나이지리아 남남 지정학적 지역의 크로스 리버 주의 지역인 칼라바르 메트로폴리스에 거주하는 출생으로 태어난 젊은 나이지리아인이었습니다. 평균 연령은 남자 25.34±0.10세, 여자 23.31±0.12세였다.

표준 기술에 따른 인체 측정을 ​​수행했습니다. 15 . 목(Nc)과 허리둘레(Wc), 양봉지름(BAD)은 각각 0.1cm 단위로, 키와 체중은 각각 0.1cm, 0.5kg 단위로 측정하였다.

체질량 지수(BMI), BAD-Nc, BAD-Wc, Nc:Wc, Nc-BMI, BMI-Nc:WC, BMI-BAD:Wc, Wc-Nc:Wc, Wc-BAD:Wc 및 Nc:Wc -BAD:Wc 비율은 표준 기술을 사용하여 계산되었습니다. 15 .

통계분석은 학생 t-검정을 사용하여 측정된 매개변수를 남성과 여성 사이에서 비교하기 위해 수행되었습니다. 그런 다음 Pearson 상관 관계를 사용하여 매개변수와 해당 지수 간의 관계를 설정했습니다. 차이는 p et al. 15 BAD는 체격의 성별 관련 차이를 평가하는 데 유용하다고 보고했습니다.

수컷은 또한 목둘레(Nc)가 더 높았다. 남성의 Nc는 일반적으로 여성의 Nc보다 넓습니다. 14 , 그리고 이것은 더 큰 근육 때문일 수 있습니다. 23,24 이 연구에서 볼 수 있듯이 더 넓은 어깨. Nc는 과체중 및 비만을 식별하기 위한 선별 척도 역할을 합니다. 14 , 그리고 또한 비만한 폐경 전 여성에서 폐쇄성 수면 무호흡증, 증가된 인슐린 및 유리 안드로겐 지수가 있는 것으로 임상적으로 의심되는 환자를 위한 효과적인 도구입니다. 25,26 .

남성의 허리둘레(Wc)는 여성에 비해 작았다. 이것은 이바단에 거주하는 나이지리아인에 대한 또 다른 연구와 일치합니다. 20 . 우리의 결과는 다른 국가에서 수행된 작업과 차이가 있습니다. 20,27 . 그들은 Wc 측정이 남성보다 여성에서 훨씬 더 높다고 말했습니다. 남성의 낮은 Wc는 이 어린 나이에 중앙부 주변의 지방 조직 축적이 적기 때문일 수 있습니다.

키와 몸무게는 여성보다 남성이 더 높았다. 수컷은 일반적으로 암컷보다 키가 크고 체중이 더 나간다. 17,20 . 키와 몸무게의 차이는 성 염색체 차이에 기인할 수 있습니다. 28,29 , 더 큰 근육 및 기타 기관 23,30 .

논의된 각 매개변수는 독립적인 건강 지수 또는 다른 매개변수와 함께 사용되어 왔으며 여전히 사용 중입니다. 14,15,17,31 . 다른 경우에는 매개변수를 건강 지수로 독립적으로 사용하면 건강 상태에 대한 최상의 예측을 제공하지 못할 수 있습니다. 17,20 , 따라서 인덱스를 사용하는 것이 일반적으로 권장됩니다.

본 연구에서 예측력이 가장 높은 지수는 Wc-NC:Wc, Wc-BAD:Wc, Nc:Wc-BAD:Wc였다. 이 세 가지 지표는 남성보다 여성에서 더 큰 예측력을 보여주었습니다. 이것은 이들 지수가 BAD, Nc 및 Wc 단독 대신에 매우 우수한 바이오마커일 수 있다는 표시이며, 지수는 여성에서 더 예측 가능합니다.

결론적으로, 성적 이형성은 젊은 성인 나이지리아인에게 존재하며 수컷은 생체 견봉 폭, 목 둘레가 더 크며 암컷보다 키가 크고 체중이 더 큽니다. 대조적으로 남성은 남성에 비해 Wc-NC:Wc, Wc-BAD:Wc 및 Nc:Wc-BAD:W 비율의 예측 지수가 가장 높았고 여성이 허리 둘레가 더 낮았습니다.

감사의 말

연구는 특정 기관이 아닌 도시의 여러 지역(Calabar Metropolis)에서 수행되었으며 헬싱키 선언의 지침을 따랐습니다. 외부 지원이 없었습니다.

우리는 우리의 결과를 힘들게 분석하고 적절하게 조언해 준 칼라바르 대학교 생리학과의 Mr. Ofem의 도움을 인정합니다.


P-값 및 효과 크기

우리는 일반적으로 사후 예측 p-값 또는 효과 크기를 사용하여 경험적 및 사후 예측 데이터 세트 간의 테스트 통계 값 비교를 요약합니다.

사후 예측 p-값은 시뮬레이션된 데이터 세트 중 얼마나 많은 테스트 통계 값이 경험적이거나 그 이상인지 알려줍니다. 유용하기는 하지만 이러한 p-값은 관찰된 테스트 통계가 사후 예측 분포를 약간 벗어나는 경우와 시뮬레이션된 값과 경험적 값 사이에 매우 큰 차이가 있는 경우를 구별할 수 없습니다.

효과 크기를 통해 이러한 다양한 가능성을 구별할 수 있습니다(Doyle et al. 2015). 효과크기는 실증적 검정통계치와 사후예측분포의 중앙값의 차이를 사후예측분포의 표준편차로 나누어 계산한다. 즉, 관측값이 중앙값에서 얼마나 떨어져 있는 표준편차입니까?

경험적 및 사후 예측 데이터 세트의 테스트 통계 값 간의 비교는 사후 예측 p-값과 효과 크기를 모두 사용하여 요약할 수 있습니다. Höhna et al.의 그림. (2018).

P-값 및 효과 크기는 다음에서 계산됩니다. pps_SingleNormal.rev 이 코드로

결과는 다음과 같아야 합니다.

이 스크립트는 p-값을 사후 예측 값의 백분율로만 계산합니다. 더 적은 경험적 가치보다 공식적으로 이것은 더 낮은 단측 p-값으로 알려져 있습니다. 따라서 p-값은 0 또는 1 우리의 모델과 경험적 데이터 사이에 적합하지 않음을 나타냅니다.

이 전체 사후 예측 분석을 한 번에 실행하려면 이 자습서의 스크립트 폴더 내부에서 이 명령을 사용할 수 있습니다.

이러한 결과는 다음과 같이 그래픽으로 요약할 수도 있습니다(RevBayes에는 없지만).

경험적 및 사후 예측 테스트 통계 값의 비교. 네 가지 테스트 통계가 다른 행에 표시됩니다. 수직 화살표는 경험적 값을 나타내고 분포는 시뮬레이션된 값을 나타냅니다. 더 밝은 분포는 사후 예측 시뮬레이션에 의해 생성되었고 더 어두운 분포는 매개변수 부트스트래핑에 의해 생성되었습니다(사후 예측과 유사하지만 시뮬레이션에 최대 우도 매개변수 추정만 사용). 자세한 내용은 Brown and Thomson(2018)에서 확인할 수 있습니다.


내용물

호주[2]와 영국[3]의 데이터는 거의 동일한 패턴을 보여줍니다.

모든 종류의 연령 차이가 있는 관계는 남성과 여성 모두에서 나이가 많거나 적은 파트너로 관찰되었습니다. 다양한 문화권에서 나이 든 남성과 젊은 여성은 종종 성적 또는 결혼 관계를 위해 서로를 찾습니다. [4] 나이든 여성은 때때로 젊은 남성과 데이트하기도 하고 [5] 두 경우 모두 부와 신체적 매력이 종종 관련이 있습니다. [6] 대부분의 남성이 20대 여성에게 관심이 있기 때문에 사춘기 소년들은 일반적으로 자신보다 나이가 조금 더 많은 여성에게 성적으로 관심이 있습니다. [7] 나이 든 남성도 같은 또래의 여성에게 관심을 보입니다. [8]

대부분의 남성은 자신보다 어린 여성과 결혼하는데 스페인에서는 2~3년의 차이가 있으며[9] 영국에서는 평균 약 3년, 미국에서는 2년 반 정도의 차이가 있다고 보고합니다. [10] [11] 이 패턴은 나머지 세계에서도 확인되었으며 그 격차는 아프리카에서 가장 컸습니다. [12] 영국 통계청이 2003년에 발표한 연구에 따르면 잉글랜드와 웨일스의 여성 비율이 1963년과 1998년 사이에 15%에서 26%로 증가했습니다. 나이 차이는 여자가 더 나이가 많거나 남자가 더 나이가 많을 때 증가했습니다. [13] [14] 그러나 2008년 연구에서는 그 차이가 중요하지 않다고 결론지었습니다. [15] [16]

2010년 8월, 카디프 웨일즈 대학의 마이클 던(Michael Dunn)은 데이트에서 나이 차이에 대한 연구를 완료하고 그 결과를 발표했습니다. Dunn은 "모든 연령대와 국가에 걸쳐 한 번도 여성이 남성에 대한 선호도가 남성보다 훨씬 낮은 경우가 한 번도 없었다"고 결론지었습니다. ". 2003년 AARP 연구에 따르면 39세 이상의 여성 중 34%가 더 젊은 남성과 데이트를 하고 있습니다. [17]

2011년 연구에 따르면 기혼자가 일반적으로 독신보다 수명이 더 길지만 젊은 남성과 여성의 결혼은 특히 여성의 수명 감소와 양의 상관관계가 있다고 제안했습니다. [18]

연령 격차에 대한 설명은 일반적으로 합리적인 선택 모델이나 사회의 인구 통계학적 추세 분석에 중점을 둡니다. [9] 합리적 선택 모델은 남성이 전통적으로 나이가 들수록 더 많이 벌기 때문에 사람들은 자신의 삶에서 자신을 부양할 수 있는 파트너(빵을 먹는 사람)를 찾고, 따라서 여성은 나이든 남성을 선호한다고 제안합니다. [9] 이 요인은 더 많은 여성이 노동력에 진입함에 따라 감소하고 있습니다. 인구통계학적 경향은 사회의 성비, 결혼 압박, 이주 패턴과 관련이 있습니다. [9] 또 다른 설명은 문화적 가치에 관한 것입니다. 자녀를 갖는 것에 대한 가치가 높을수록 연령 차이가 더 커질 것입니다. [12]

사람들이 늦게 결혼하기를 선택하면서 부부 사이의 나이 차이도 커졌다. [9] [15]

Brown University의 연구에서는 한 국가의 사회 구조가 다른 어떤 요인보다 배우자의 연령 차이를 더 많이 결정한다는 점에 주목했습니다. [19] 일부 문화권에서 연령 격차가 있는 관계에 대한 우려 중 하나는 연령대가 다른 사람들 사이에 인식되는 차이입니다. 이러한 차이는 본질적으로 성적, 재정적 또는 사회적일 수 있습니다. 성 역할은 이것을 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다. 사회적으로 노년층과 청년층의 부의 분배가 다른 사회는 관계의 역학에 영향을 미칠 수 있습니다. [20]

나이든 여성이 훨씬 더 젊은 남성과 데이트하는 "쿠거" 주제가 언론에서 현대 서구 문화의 널리 퍼진 확립된 측면으로 종종 묘사되지만 적어도 한 학술 연구에서는 그 개념이 "신화"임을 발견했습니다. 에 발표된 영국의 심리학 연구 진화와 인간 행동 2010년에 남성과 여성은 일반적으로 짝을 찾을 때 전통적인 성 역할을 계속 따른다고 결론지었습니다. [21] 이 연구는 다른 학문적 연구에 의해 뒷받침되는 바와 같이 대부분의 남성이 젊고 신체적으로 매력적인 여성을 선호하는 반면, 대부분의 여성은 나이를 불문하고 성공하고 또래보다 나이가 많은 남성을 선호한다는 것을 발견했습니다. 이 연구에서는 나이 든 여성이 훨씬 더 젊은 남성을 추구하는 경우가 거의 없으며 그 반대의 경우도 발견했습니다. [22] 그러나 이 연구는 전통적으로 나이가 많거나 젊은 파트너를 찾는 사람들이 사용하지 않는 온라인 데이트 프로필로 결과를 제한하고 연구에서 미국을 제외했다는 비판을 받았습니다. [23] [24] [25]

진화적 접근

Charles Darwin의 이론에 기초한 진화론적 접근은 자연선택과 성선택의 관점에서 성 관계의 연령 격차를 설명하려고 시도합니다. [26] [27] 성 선택 내에서 다윈은 성차(성적 이형성)의 진화에 중요한 요소인 두 가지 메커니즘을 추가로 확인했습니다. 즉, 성내 선택(짝에 대한 접근을 놓고 동성과의 경쟁을 수반함)과 성간 선택( 짝짓기 파트너의 차별적인 선택). [28] 생애사 이론 [29](부모 투자 이론 포함) [30]은 위의 메커니즘과 개인이 채택한 전략에 대한 설명을 제공하여 관계에서 연령 격차를 유발합니다. 생활사 이론은 개인이 활동 간에 에너지와 자원을 나누어야 하며(한 작업에 할당된 에너지와 자원은 다른 작업에 사용할 수 없기 때문에) 이것이 자연 선택에 의해 형성된다고 가정합니다. [31]

부모 투자 이론은 번식 잠재력과 번식 투자를 기반으로 잠재적 짝에게 부여되는 가치를 나타냅니다. 이론은 선호하는 배우자 선택이 이성 구성원의 번식 잠재력과 번식 투자에 초점을 맞추도록 진화했다고 예측합니다. [30] 이 이론은 부모 투자의 차이로 인해 성내 선택과 이성간 선택을 모두 예측합니다. 일반적으로 더 많은 투자를 할 더 높은 투자 성별(일반적으로 여성)의 부모 투자에 대해 낮은 투자 성별(일반적으로 남성)의 구성원 간에 경쟁이 있습니다. 그들의 짝 선택에 선택적입니다. 그러나 인간 남성은 포유동물 남성에 비해 부모 투자가 더 많은 경향이 있습니다(비록 여성은 여전히 ​​부모 투자가 더 많은 경향이 있음). 따라서 남녀 모두 경쟁해야 하고 짝 ​​선택에 있어 선택해야 합니다. 이 두 이론은 왜 자연선택과 성선택이 두 성별에서 약간 다르게 작용하여 서로 다른 선호도를 표시하는지 설명합니다. 예를 들어, 다른 연령 선호도는 해당 연령의 이성에 할당된 배우자 가치의 성별 차이의 결과일 수 있습니다. [30]

David Buss가 수행한 연구에서는 10,047명의 참가자가 있는 37개 문화권에서 배우자 선호도의 성별 차이를 조사했습니다. 모든 37개 문화권에서 남성은 자신보다 어린 여성을 선호하고 여성은 자신보다 나이가 많은 남성을 선호하는 것으로 나타났습니다. 이러한 연령 선호는 남성이 자신보다 어린 여성과 결혼하거나 그 반대의 경우의 결혼 기록에서 확인되었습니다. [33] 보다 최근의 연구는 Schwarz와 Hassebrauck이 수행한 이러한 발견을 뒷받침합니다. [34] 이 연구는 친밀한 관계에 관여하지 않은 18세에서 65세 사이의 참가자 21,245명을 사용했습니다. 참가자들에게 짝 선택 기준에 대해 여러 가지 질문을 하는 것 외에도 수락할 수 있는 가장 나이가 많고 어린 파트너를 제공해야 했습니다. 모든 연령대에서 남성은 자신보다 약간 나이가 많은(평균 4.5세) 여성을 기꺼이 받아들이지만 자신의 나이보다 상당히 어린 여성(평균 10세 미만)을 받아들인다는 것이 밝혀졌습니다. 여성은 상당히 나이가 많은 남성(평균 8세 이상)을 기꺼이 받아들이고 자신보다 약간 어린 남성(평균 5세 이하)도 기꺼이 받아들이는 상호 보완적인 패턴을 보여줍니다. 이것은 우리의 가까운 진화 친척인 침팬지와 다소 다릅니다.수컷 침팬지는 젊은 암컷보다 나이든 암컷을 선호하는 경향이 있으며 암컷 짝의 가치에 대한 특정 신호는 인간과 매우 다릅니다. [35]

젊은 여성에 대한 남성 선호도

Buss는 젊은 여성에 대한 남성의 선호를 특정 젊음의 단서로 돌렸습니다. 여성의 경우 상대적 젊음과 신체적 매력(남성이 여성에 비해 더 중요하게 생각함)이 다산과 높은 생식 능력에 대한 단서를 보여주었습니다. [33] Buss는 약 25세의 특정 연령 선호도가 생식력보다 생식력이 짝 선호의 더 강력한 궁극적 원인임을 암시한다고 밝혔습니다. [33] 생활사 이론의 관점에서 볼 때 이러한 단서를 표시하는 여성은 번식 투자에 더 능숙하다고 판단됩니다. [36] 최대 출산율로 인한 연령 선호의 개념은 Kenrick, Keefe, Gabrielidis 및 Cornelius의 연구에 의해 뒷받침되며, 십대 남성은 자신보다 약간 어린 배우자를 받아들일 수 있지만 연령에 따른 선호 범위는 더 넓습니다. 자신보다. 십대 남성들은 또한 이상적인 배우자가 자신보다 몇 살이 더 많을 것이라고 보고합니다. [37]

Buss와 Schmitt[38]는 인간에게 장기적인 교미 관계가 일반적이지만 단기 및 장기 교미 관계가 모두 있다고 강조합니다. Buss와 Schmitt는 단기 및 장기 짝짓기를 위한 전략의 기초가 되는 뚜렷한 심리적 메커니즘을 진화시킨 것으로 두 성별을 설명하는 성 전략 이론을 제공했습니다. 이 이론은 이미 언급한 두 가지, 즉 생애사 및 부모 투자와 직접적으로 관련이 있고 양립 가능합니다. [39] [40] 남성은 단기 교미를 지향하는 경향이 있으며(여성보다 단기 짝을 더 많이 원하고, 더 많은 수의 성 파트너를 선호하며, 성교에 동의하는 데 시간이 덜 걸립니다[40]) 이것은 나타납니다. 짝에게 접근하기 위해 더 적은 자원을 사용하는 것을 포함하여 여러 적응 문제를 해결합니다. 단기 짝짓기에는 여러 번식 이점이 있지만 수컷은 여전히 ​​장기 짝을 추구하는데, 이는 암컷의 평생 생식 자원을 독점할 가능성이 있기 때문이다. [38] 발견과 일치하게, 단기 및 장기 배우자 모두에게 남성은 더 어린 여성을 선호합니다(생식적으로 가치가 있음). [38] [41]

나이든 남성에 대한 여성의 선호도

표 1. 남성과 여성의 지역별 평균 결혼 연령(SMAM) 차이 [42]
지역 SMAM 차이
동부 아프리카 4.3
중동 아프리카 6.0
북아프리카 4.5
서아프리카 6.6
동아시아 2.4
중앙 아시아 3.7
동남아시아 2.4
서아시아 3.5
동유럽 3.1
북유럽 2.3
남부 유럽 3.3
서유럽 2.7
카리브해 2.9
중앙아메리카 2.5
남아메리카 2.9
북미 2.3
호주/뉴질랜드 2.2

여성은 투자를 많이 하는 성별이기 때문에 짝을 고를 때 약간 더 까다로운 경향이 있습니다(부모 투자 이론에서 예측한 대로). [32] 그들은 또한 나이가 남성의 생식 자원에 대한 제약이 적은 경향이 있기 때문에 외모에 기초하여 남성의 생식 가치를 정확하게 평가하는 더 어려운 작업을 하는 경향이 있습니다. [36] Buss는 지위 및 자원과 같은 높은 제공 능력의 특성을 나타내는 [33] 나이 든 남성에게 노년기 선호를 돌렸습니다. [34] 단기 및 장기 짝짓기 측면에서 암컷은 단기 짝짓기에 따른 비용 때문에 장기 짝짓기를 지향하는 경향이 있다. [38] 이러한 비용 중 일부는 남성과 여성에게 동일하지만(STI의 위험 및 장기적인 배우자 가치 손상), 여성의 비용은 친자 관계의 불확실성으로 인해 더 심각할 것입니다(여러 배우자의 단서가 남성에 의해 선호되지 않을 것입니다. ). [38]

위와 대조적으로, 단기 교미에서 암컷은 '좋은 유전자'의 신호를 보여주기 때문에 신체적 매력을 나타내는 수컷을 선호하는 경향이 있습니다. [38] 좋은 유전자의 단서는 얼굴의 남성다움과 광대뼈의 돌출과 같은 나이든 남성[43]과 일반적으로 연관되는 경향이 있습니다. [44] Buss와 Schmitt는 장기간 짝짓기에 대한 여성의 선호도가 비슷함을 발견했는데, 이는 장기간의 관계에서 여성이 자원 능력이 높은 단서를 선호한다는 개념을 뒷받침하며 그 중 하나는 나이입니다. [38]

다문화적으로 연구는 남성이 젊은 여성과 짝짓기를 하고 여성이 나이든 남성과 짝짓기를 하는 것을 선호하는 경향을 일관되게 지지해 왔습니다. [28] 37개국을 대상으로 한 다문화 연구에서, [45] 연령 차이에 대한 선호도가 측정되었으며, 연구는 사람들이 여성의 출산율이 가장 높은 연령(24-25세)에 가까운 나이에 결혼하는 것을 선호한다는 이론을 뒷받침했습니다. . 결과를 더 분석하면 문화 간 결혼을 선호하는 평균 연령은 25.4세이고 자신보다 3.4세 많은 배우자를 선호하므로 선호하는 배우자는 28.8세입니다. 그러나 남성은 27.5세에 결혼하는 것을 선호하고, 여성은 자신보다 2.7세 젊을 때 결혼하는 것을 선호하므로 선호하는 배우자는 24.8세입니다. 따라서 연구 결과는 평균 선호 결혼 연령 차이(남녀 평균 선호 연령 3.04세)가 실제 평균 결혼 연령 차이(2.99세)와 매우 밀접하게 일치함을 보여줍니다. 여성이 선호하는 연령은 24.8세이고 여성이 결혼하는 실제 평균 연령은 25.3세(남성의 경우 28.2세)이며, 이는 실제로 여성이 가장 가임력이 높은 연령에 직접적으로 해당하므로 성별은 번식력을 극대화하는 진화적으로 적응된 짝짓기 선호도를 가지고 있습니다.

유엔결혼통계국은 전 세계 주요 지역의 SMAM 차이[42](Singulate Mean Age 결혼 차이: 남녀 초혼 평균 연령의 차이)를 측정한다(표 1 참조).

평균보다 큰 나이차 편집

표 2. 결혼 연령 차이가 가장 큰 국가 [42]
국가 SMAM 차이 일부다처제의 법적 지위
카메룬 6.5 일부다처제
차드 6.1 일부다처제
콩고 공화국 8.6 일부다처제
뎀. 콩고 공화국 8.2 일부다처제
수단 6.4 일부다처제
부르키나파소 8.6 일부다처제
코트디부아르 7.2 더 이상 연습하지 않음
감비아 9.2 일부다처제
기니 7.3 불법이지만 관행
라이베리아 6.5 범죄화되지 않음
말리 7.5 일부다처제
모리타니 7.7 일부다처제
니제르 6.3 일부다처제
나이지리아 6.9 일부다처제
세네갈 8.1 일부다처제
아프가니스탄 7.5 일부다처제
방글라데시 6.8 일부다처제
몬세라트 b 8.3 알려지지 않은
나우루 7.3 금지
모잠비크 8.6 범죄화되지 않음

그러나 세계의 일부 지역에서는 남성이 아내(또는 아내)보다 훨씬 나이가 많다는 점에서 결혼 파트너 사이에 훨씬 더 큰 연령 차이가 있습니다. 이러한 발견을 진화론적 관점에서 설명할 수 있는 이론은 전염병의 증가로 인해 인간이 이러한 압력에 따라 선택적으로 진화할 수 있다고 설명하는 기생충-스트레스 이론(parasite-stress theory)이 있다. 증거에 따르면 질병 위험이 높을수록 짝짓기 선택에 스트레스가 가중되고 일부다처제 사용이 증가합니다. [46]

<표 2>는 배우자 간 연령차가 가장 큰 20개국 중 17개국이 일부다처제를 시행하고 있으며, 남성이 배우자보다 나이가 6.1세에서 9.2세 많다는 것을 보여준다. 사하라 사막 이남의 아프리카와 같은 지역에서 일부다처제 사용은 일반적으로 높은 성비(여성 100명당 남성이 더 많음)와 다른 여성에서 자손에게 이형 접합체(다양한) 유전학을 전달하는 결과로 실행됩니다. 질병이 유행할 때 수컷이 보다 다양한 범위의 대립 유전자를 가진 자손을 낳는다면 자손은 질병으로 인한 사망률을 견디고 가계를 이어갈 가능성이 더 높아집니다. 일부다처제 공동체가 배우자 사이의 나이 차이가 더 큰 또 다른 이유는 결혼 시장에 남아 있는 여성이 줄어들수록(남성이 각각 한 명 이상의 아내를 가짐) 여성을 위한 성내 경쟁이 증가하기 때문입니다. 값. [48] ​​젊은 여성을 위한 경쟁이 보편화되면서 여성의 초혼 연령이 낮아지고, 나이 든 남성이 더 어린 여성을 찾고 있다.

평균 연령 차이보다 작음

미국, 유럽 등 서구 사회에서는 상대적으로 배우자의 나이차가 작아지는 경향이 있으며, 남유럽에서는 평균 3.3년이 정점에 달한다. 동일한 병원체-스트레스 모델을 사용하면 이러한 경제적으로 발전된 지역에서 질병의 유병률이 낮고 따라서 생존을 위한 번식에 대한 스트레스가 감소합니다. 또한, 결혼 시장에 더 많은 여성이 있고 유럽과 미국 대부분의 지역에서 일부다처제가 불법이기 때문에 보다 현대적인 사회에서 일부일처제 관계를 광범위하게 보는 것이 일반적입니다.

교육에 대한 접근성이 전 세계적으로 증가함에 따라 결혼 연령도 증가하고 더 많은 청소년이 교육에 더 오래 머물게 됩니다. 유럽의 평균 결혼 연령은 25세를 훨씬 넘고 북유럽 국가의 평균 결혼 연령은 30세이지만, 이는 유럽 국가의 동거 증가로 인한 것일 수도 있습니다. 프랑스, 네덜란드, 영국, 노르웨이, 에스토니아, 핀란드, 덴마크와 같은 유럽의 일부 국가에서는 20~34세 여성의 20~30%가 법적 결혼이 아닌 동거를 하고 있습니다. [49] 이에 더하여 성별 임금 격차가 감소함에 따라 더 많은 여성이 남성과 동일한 시간(유럽과 미국에서 평균 40시간)을 일하고 재정 자원이 있는 남성을 덜 찾습니다. [49]

카리브해 및 라틴 아메리카와 같은 지역에서는 예상보다 SMAM 차이가 낮지만, 합의된 노동 조합에 거주하는 파트너의 비율이 매우 높습니다. 브라질 24%, 니카라과 20%, 도미니카 공화국 18%입니다. [50]

2011년 연구에 따르면 결혼한 개인이 여전히 독신보다 수명이 더 길지만 결혼 생활의 연령 격차는 특히 여성의 수명 감소와 양의 상관 관계가 있다고 제안했습니다. [18]

사회 구조적 기원 이론

사회 구조적 기원 이론은 성차별 행동의 근본 원인은 사회에서 남성과 여성이 서로 다른 역할에 집중하기 때문이라고 주장합니다. 사회에서 성역할이 만연한 이유는 성역할에 대한 기대가 개인의 자아개념과 성격에 내면화될 수 있기 때문이라는 주장이 제기되어 왔다. [51] 브라운 대학교의 연구에서 한 국가의 사회 구조가 다른 어떤 요인보다 배우자의 연령 차이를 더 많이 결정한다는 사실이 언급되었습니다. 배우자 선택과 관련하여 사회 구조 이론은 사회와 결혼에서 기대되는 성역할을 통해 효용을 제한하는 환경에서 개인이 관계에서 제공할 수 있는 것을 최대화하는 것을 목표로 한다는 아이디어를 지지합니다. [53]

각 성별이 짝짓기 파트너쉽에 가져오는 것과 관련하여 균형 또는 균형에 도달했으며 이 균형은 짝을 선택할 때 연령의 균형을 통해 도달할 가능성이 가장 높다고 생각됩니다. 여성은 남성 파트너의 경제적 안정을 위해 젊음과 신체적 매력을 교환한다고 합니다. 파트너를 선택하는 이러한 경제적 접근은 궁극적으로 사회가 채택하는 결혼 또는 가족 시스템에 달려 있습니다. 여성과 남성은 사회의 성적인 분업에 맞는 파트너를 찾는 경향이 있습니다. 예를 들어, 남성이 서비스 제공자이고 여성이 가사노동자라는 결혼 제도는 관계에서 나이 차이를 선호합니다. 나이든 남성은 가족에게 제공할 더 많은 자원을 가질 가능성이 더 큽니다. [53]

합리적인 선택 모델 편집

합리적 선택 모델은 남성이 전통적으로 나이가 들수록 더 많이 벌기 때문에 사람들이 인생에서 자신을 부양할 수 있는 파트너(빵을 먹는 사람)를 찾고, 따라서 여성은 나이든 남성을 선호한다고 제안합니다. [56] 이 요인은 더 많은 여성이 노동시장에 진입하고 성별 임금격차가 줄어들면서 줄어들고 있다. [56]

나이-하이포가미(Age-hypogamy)는 여성이 나이 많은 파트너인 관계를 정의하며, 나이-하이포가미의 반대입니다. [57] 대략 비슷한 나이의 파트너 간의 결혼은 "나이 동성애"로 알려져 있습니다. [58]

나이가 많은 여성-젊은 남성 관계는 나이-초혼 관계(나이가 많은 남성-젊은 여성)에 비해 과학 문헌에서 덜 연구되었습니다. [57] '쿠거'와 같은 속어는 영화, TV 쇼 및 미디어에서 나이 많은 여성과 젊은 남성 짝을 묘사하는 데 사용되었습니다. 이 그림은 종종 이혼한 중년의 백인 부유한 여성이 더 젊은 남성과 데이트를 하고 파트너 사이에 약속하지 않은 관계의 형태를 취하는 전형적인 짝을 보여줍니다. [59]

역사적으로 나이와 하모의 관계는 매우 드물었지만 최근 미국 인구 조사 데이터에 따르면 연령과 하모의 관계가 2000년 6.4%에서 2012년 7.7%로 증가한 것으로 나타났습니다. [60]

나이-하부 관계가 자주 발생하지 않는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다.. 특히 사회의 성적 이중 잣대가 그 희소성을 설명할 수 있습니다. 여성의 노화는 성적 매력과 데이트 가능성의 감소와 관련이 있습니다. [61]

성적 관계에서 나이-하소체를 결정하는 것이 무엇인지에 대해 문헌에서 논쟁이 있습니다. 인종 또는 민족 배경, 교육 수준, 소득, 결혼 여부, 보수주의, 연령 및 성 파트너의 수와 같은 여성이 연령 하소제 관계에 들어갈 가능성에 영향을 미치는 많은 변수가 주장되어 왔습니다. [57] 예를 들어, 미국 인구 조사 데이터는 아프리카계 미국인 남성 89명당 100명의 아프리카계 미국인 여성이 있는 아프리카계 미국인 커뮤니티의 과장된 성비를 보여줍니다. [62] 이 증거에 대한 지지는 결혼과 관련하여 발견되었으며, 이로써 아프리카계 미국인 여성은 백인 미국인 여성과 비교하여 연령 하방 또는 연령 상한 결혼을 할 가능성이 더 높음이 나타났습니다. [63] 그러나 보다 최근의 증거에 따르면 아프리카계 미국인이나 백인 이외의 인종 범주에 속하는 여성이 더 젊은 남성과 잠자리를 할 가능성이 더 높으며 [57] 어떤 인종 그룹이 있다면 더 잘 자랄 가능성이 여전히 불분명하다는 것을 보여줍니다. 연령 하층 관계가 있습니다.

연령 하방 관계를 둘러싼 다양한 문헌을 설명하는 또 다른 예는 여성의 결혼 상태가 연령 하방 관계에 참여할 가능성에 영향을 줄 수 있음을 나타내는 연구입니다. 기혼 여성은 미혼 여성에 비해 젊은 남성과 파트너 관계를 맺을 가능성이 더 낮은 것으로 밝혀졌으며[64], 이는 이전에 기혼 여성이 결혼하지 않은 여성보다 더 젊은 남성과 짝을 맺을 가능성이 높다는 증거를 제공합니다. - 기혼 여성이나 미혼 여성에 비해 하체 성 관계. [57]

연령과 하방 관계를 수명이 짧고 변덕스러운 것으로 묘사하는 사회적 견해에도 불구하고, Psychology of Women Quarterly의 2008년 연구에 따르면 연령 하방 관계에 있는 여성은 더 젊은 여성이나 비슷한 연령의 파트너에 비해 관계에서 더 만족하고 가장 헌신적입니다. [65] [66] 또한 남성이 나이보다 아름다움을 선택한다는 연구 결과로 인해 나이가 많은 여성 파트너와 남성 파트너가 나이 하사제 관계에 참여할 수 있다고 제안되었습니다. 최근 연구에 따르면 20~45세 사이의 여성이 나이에 관계없이 다양한 매력을 지닌 사진을 보여주었을 때 남성은 더 매력적인 사람을 장기적인 파트너로 선택했습니다. [67]

나이 차이가 사회적으로 허용 가능한지 여부를 결정하기 위해 자주 주장되는 경험 법칙은 나이가 자신의 절반에 7세 미만인 사람과 데이트해서는 안 된다는 것입니다. [68] [69] [70] [71] 예를 들어, 이 규칙에 따르면 28세는 21세 미만(28의 절반 + 7)과 데이트할 수 없으며 50세는 데이트를 하지 않습니다. 32세 미만 1명(50의 절반에 7을 더한 값).

이 규칙의 기원은 불분명하지만 때때로 프랑스에서 유래했다고 합니다. [69] 존 폭스 주니어(John Fox, Jr.) 왕국의 작은 목자가 오다 1903년, [72] 1931년 모리스 슈발리에가 쓴 미국 신문, [73] Malcolm X의 자서전 [74] 엘리야 무하마드에 기인.

이전 출처에서 규칙은 때때로 현대 문화와 다른 해석을 가졌습니다. 성별에 따라 다를 뿐만 아니라 계산하는 공식으로 제시되었다. 이상적인 관계를 시작할 때의 여성의 나이가 아니라 하한. 프레데릭 로커-램슨의 덧붙여 대는 세공 1879년부터 "아내가 남편 나이의 절반에 7년을 더해야 한다"는 의견이 나온다. [75] 맥스 오렐의 그녀의 왕실 여전사 1901년부터 "남자는 자기 나이의 절반에 7을 더한 여자와 결혼해야 한다"는 형식으로 규칙을 제공합니다. 1951년 연극에서도 비슷한 해석이 나온다. 달은 푸르다 F. Hugh Herbert: "그 여자는 남자 나이의 절반에 7을 더해야 한다는 말을 들어본 적이 있습니까?" [77]

2000년의 한 연구에 따르면 이 규칙은 남자가 결혼하거나 데이트할 수 있는 여성의 최소 연령을 예측하는 데 상당히 정확했습니다. 그러나 이 규칙은 남성의 최소 연령을 예측하는 것으로 밝혀지지 않았습니다. 여성 결혼하거나 데이트하거나 (공식을 반대로) 최고 남녀가 결혼하거나 데이트할 나이. [68]

두 파트너 간의 연령 차이는 일반적으로 산업화된 국가에서 약간의 경멸에 직면하고, 모국어로 참가자를 비하하는 다양한 용어가 발생했습니다.

재정적 격차와 동반자 관계에 대한 암묵적인 교환이 관계의 핵심으로 인식되는 영어권 국가에서는 두 파트너 중 맏이(더 부자로 인식됨)를 종종 "슈가 대디" 또는 " 슈가마마'는 성별에 따라 다르다. 둘 중 막내는 비슷하게 슈가 베이비라고 불린다. 극단적인 경우에, 극도로 부유한 가족과 결혼하는 사람은 금광이라는 꼬리표를 붙일 수 있습니다. 특히 부유한 파트너가 극도로 나이가 많거나 건강이 좋지 않은 경우 이 용어는 종종 여성을 설명하지만 모든 성별에 적용될 수 있습니다. [78]

외모만으로 자신을 원한다고 인식되는 부유한 남자에게 쫓기는 매력적인 젊은 여성을 트로피 와이프라고 할 수 있습니다. [79] 반대 용어 "트로피 남편"은 사용에 대해 동의하지 않았지만 사용이 점점 더 일반적이 되고 있습니다. 일부는 훨씬 더 유명한 여성의 매력적인 전업주부를 지칭하기 위해 용어를 사용하는 반면 일부는 이 용어를 사용합니다. 그는 트로피 아내의 남편을 언급하기 위해 그것을 사용할 것입니다. 그가 그녀에게 가져다주는 부와 명성으로 인해 그녀의 트로피이기 때문입니다. 후자의 경우 트로피라는 용어는 신체적 외모, 부 또는 지위에서 비롯된 권력의 실질적인 차이를 포함하도록 확장됩니다.

트로피 레이블은 파트너의 묵시적 동의 여부에 관계없이 파트너를 객관화하는 것으로 종종 인식됩니다.

상당한 연령 차이가 있는 관계에 대해 인지된 주된 이유가 성적인 경우, 많은 성별 관련 용어가 영어권 문화권에서 인기를 얻게 되었습니다. 연하남을 쫓는 중장년 여성은 쿠거 또는 퓨마, 그리고 나이든 여자와 관계에 있는 남자는 종종 남자 아이 장난감, 장난감 소년, 힘보, 지골로, 또는 견습생. 반대로, 조건 코뿔소, 송어 그리고 만더 (에 대한 연극 표범 여성에 대한 용어)는 일반적으로 젊은 여성을 추구하는 나이든 남성을 지칭하는 데 사용되며, 그러한 관계에 있는 젊은 여성은 주방 또는 표범. [80] 여자가 매우 어리면 남자는 레이블이 붙을 수 있습니다. 요람 날치기 (영국) [81] 또는 어린 배우자와 결혼 한 사람 (미국) [82] 게이 속어에서 용어 치킨 호크 사용될 수있다. 애정의 훨씬 어린 대상이 법적 동의 연령이 아닌 경우, 탈옥 개입에 대해 경고하는 의미와 함께 적용될 수 있습니다. 음탕하거나 음탕 한 사람에 대한 더 오래된 용어는 호색가, 그리고 그 용어와 그 단축 레크 훨씬 젊은 여성에게 패스하는 나이든 남성을 묘사하는 것이 일반적이 되었습니다. [ 인용 필요 ]


추가 파일 1: 그림 S1.

미분 표현 점수. 밑이 2인 로그를 사용한 남녀 표현 값의 모든 가능한 비율에 대한 점수의 풍경. SDE 점수에 대해 도출한 공식은 두 모집단 간의 차이를 비교하기 위해 일반화할 수 있습니다(NS 그리고 와이) 특정 조직이나 상태(NS), 유전자에 의한 정규화(NS) 최대 표현값(MAXNS). 이 미분 표현 점수(DES)는 -1과 1 사이의 점수를 제공하는 정규화된 비율의 로그입니다. 우리는 2의 로그 밑을 사용하지만 다른 밑(N) 가능합니다. 따라서 일반 표현식은 DES = LOG입니다.N <(1 + (EXPRNS, NS NS /MAXNS) * (N - 1))/(1 + (EXPR) NS, NS 와이 /MAXNS) * (N − 1))> 여기서 EXPR NS, NS NS 는 유전자의 발현 값 NS 조직/상태에서 NS 인구를 위해 NS. 이 점수는 유전자의 최대 발현과 관련하여 특정 조직/조건에서 유전자의 차등 발현 값을 반환합니다. 값 범위는 1(배타 표현식 NS) ~ -1(배타 표현 와이). 더 큰 로그 밑(N) 배타적 표현(1과 -1)과 비미분(0) 점수 사이의 전환을 기하급수적으로 증가시킵니다. (PDF 276kb)

추가 파일 2: 그림 S2.

SDE는 남녀 공통 45개 조직에 있는 모든 단백질 코딩 유전자의 히트맵을 점수화합니다. 점수는 파란색(엄격히 남성)에서 빨간색(엄밀히 여성)까지 색상으로 구분되며 흰색은 무차별 표현입니다. 대부분의 유전자는 유방 유선(6000개 이상의 SDE 유전자)을 제외하고 대부분의 조직에서 유사하게 발현됩니다. (PDF 187kb)

추가 파일 3: 표 S1.

남성과 여성에게 공통적인 45개 조직의 모든 단백질 코딩 유전자에 대한 SDE 점수. 유전자는 무의미한 차등 발현을 갖는 유전자에 대해 주어진 점수 0으로 NOISeqBIO에 의해 분석되었습니다. 다른 유전자의 SDE 점수는 남성 편향 표현의 경우 0 미만이고 여성 편향 표현의 경우 0 이상입니다. (CSV 2205kb)

추가 파일 4: 그림 S3.

수와 정확한 유전자의 발생(NS) 또는 누적(NS) SDE가 있는 조직의 수. 대부분의 SDE 유전자는 하나 또는 소수의 조직에서 차등적으로 발현됩니다. 여러 조직의 SDE 유전자는 대부분 성염색체와 연결되어 있습니다(추가 파일 5: 표 S2). (PDF 177kb)

추가 파일 5: 표 S2.

5개 이상의 조직에 SDE가 있는 유전자. (DOCX 17kb)

추가 파일 6: 그림 S4.

SDE는 염색체 위치에 따라 정렬된 244개의 단백질 코딩 X-연결 유전자의 히트맵을 점수화합니다. 3개의 유전자는 여러 조직에서 남성 편향된 발현을 가지며 PAR1에는 있고 PAR2 영역에는 없습니다(녹색 상자). 점수는 파란색(엄격히 남성)에서 빨간색(엄밀히 여성)까지 색상으로 구분되며 흰색은 무차별 표현입니다. (PDF 152kb)

추가 파일 7: 그림 S5.

유전자 SDE 패턴에 따라 남성과 여성(유방선 제외)에게 공통적인 44개 조직의 계층적 클러스터링. 퍼센트 NS-값은 녹색으로 표시된 Bootstrap-Probability, 빨간색으로 표시된 Rough-Unbiased입니다[34]. 유선 조직은 다른 44개의 일반 조직보다 훨씬 더 많은 SDE 유전자를 가지고 있기 때문에 분석에서 제외되었습니다. (PDF 45kb)

추가 파일 8

그림 S6. 적어도 하나의 비-유선 조직에서 SDE를 갖는 모든 단백질 코딩 유전자의 주요 성분 분석의 처음 두 가지 구성요소. 클러스터 색상은 유사한 SDE 패턴을 가진 유전자 그룹을 나타냅니다. 그림 2도 참조하십시오. (PDF 191kb)

추가 파일 9: 그림 S7.

의 표현 TSHB 그리고 MUCL1 53개의 인간 조직에 있는 유전자. 여성 표본의 상자 그림은 빨간색이고 남성 표본은 파란색입니다. 뇌하수체 특이 유전자 TSHB 남성에서 현저하게 과발현됩니다. MUCL1 남성의 피부와 여성의 유선에서 상당히 과발현됩니다. (PDF 199kb)

추가 파일 10

표 S3. 남성과 여성에게 공통적인 44개 조직(유방선 제외)의 모든 단백질 코딩 유전자에 대한 통합 SDE NOISeqBIO 및 NOISeq-sim 기반 분석("방법" 참조). 0보다 작거나 큰 값은 각각 남성 또는 여성 편향된 발현을 나타내고 0은 SDE가 유의하지 않은 유전자를 나타냅니다. (CSV 2111kb)

추가 파일 11

그림 S8. 남성과 여성에게 공통적인 44개 조직(유방선 제외)에서 유전자 SDE 패턴에 의해 클러스터링되는 메도이드 주위를 분할하는 Y-연관되지 않은 유전자. 복잡한 발현 모드를 가진 유전자에서 SDE를 식별하기 위해 우리는 이상치 그룹에 가중치를 주는 NOISeq-sim 접근 방식을 적용했습니다("방법" 참조). 유선 조직은 다른 일반적인 조직보다 훨씬 더 많은 SDE 유전자를 가지고 있기 때문에 분석에서 제외되었습니다. (PDF 138kb)

추가 파일 12: 그림 S9.

성차별적 표현 MTRNR2L2 유전자. MTRNR2L2 특히 여성의 흑질(substantia-nigra)에서 나타납니다.NS, 빨간색 상자) 60세 이상의 여성에서 과발현으로 인한 것입니다. NS 60세 이하 여성, N = 12 및 N = 각각 12. 60세 이하 남성, N = 16 및 N = 각각 23. (PDF 297kb)

추가 파일 13: 표 S4.

여성 편향된 단백질 코딩 유전자 용어 농축 분석. 질병, GO 용어 및 경로를 포함한 GeneAnalytics [35] 유전자 농축을 요약한 여러 Excel 워크시트. (XLSX 625kb)

추가 파일 14: 표 S5.

남성 편향된 단백질 코딩 유전자 용어 농축 분석. 질병, GO 용어 및 경로를 포함한 GeneAnalytics [35] 유전자 농축을 요약한 여러 Excel 워크시트. (XLSX 557kb)

추가 파일 15: 표 S6.

고환에 대한 SDE 점수는 53개 조직에서 단백질 코딩 유전자를 과발현했습니다. 0보다 작거나 큰 값은 각각 남성 또는 여성 편향된 발현을 나타내고 0은 SDE가 유의하지 않은 유전자를 나타냅니다. (CSV 791kb)

추가 파일 16: 그림 S10.

SDE 점수는 고환 특이적 유전자와 적당히 특이적 유전자의 히트맵입니다. 빨간색과 파란색은 각각 여성 또는 남성의 특이성을 나타냅니다. (PDF 200kb)

추가 파일 17: 표 S7.

53개 조직에서 비-고환 성 특이적 및 중간 정도의 성 특이적 단백질 코딩 유전자에 대한 SDE 점수. 0보다 작거나 큰 값은 각각 남성 또는 여성 편향된 표현을 나타냅니다. (CSV 177kb)

추가 파일 18: 그림 S13.

의 연령 관련 표현 NPPB 심장 좌심실의 유전자는 젊은 여성에서 과발현을 보여줍니다. 60세 이하 여성, N = 54 및 N = 각각 22. 60세 이하 남성, N = 103 및 N = 39, 각각. (PDF 92kb)

추가 파일 19: 그림 S11.

의 표현 XIST 53개 인간 조직의 유전자는 빨간색으로 여성 샘플, 파란색으로 남성 샘플과 함께 상자 그림으로 표시됩니다. 분홍색과 하늘색은 각각 여성과 남성의 생식 조직입니다. (PDF 41kb)

추가 파일 20: 그림 S12.

비단백질 코딩 유전자의 SDE 점수 히트맵. 빨간색과 파란색은 각각 여성 또는 남성의 특이성을 나타냅니다. (PDF 221kb)


비디오 보기: 김기현 국민의힘 원내대표 국민의힘, 원팀으로 정권교체 이뤄낼 것ㅣ오만불손 이재명, 이정희 연상시켜 강인선배성규의 모닝라이브 (할 수있다 2022).


코멘트:

  1. Jakson

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  2. Wiellaburne

    내 말은, 당신은 실수를 허용합니다. 입력하겠습니다. 오후에 저에게 편지를 보내십시오.

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  6. Madelon

    글쎄, 시간은 오류를 지우고 진실을 닦는다는 말처럼



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