stringtranslate.com

Морфометрия

Размеры родов вымершего семейства птиц Confuciusornithidae по сравнению с человеком (рост 1,75 метра). A. Changchengornis . На основе голотипа . [1] B. Confuciusornis . На основе нескольких экземпляров примерно того же размера. [2] C. Eoconfuciusornis . На основе голотипа IVPP V11977. [3] [4]
Измерение длины панциря у болотных черепах .

Морфометрия (от греч. μορϕή morphe , «форма, вид», и -μετρία metria , «измерение») или морфометрия [5] относится к количественному анализу формы , концепции, которая охватывает размер и форму. Морфометрический анализ обычно выполняется на организмах и полезен при анализе их окаменелостей, влияния мутаций на форму, изменений в процессе развития формы, ковариаций между экологическими факторами и формой, а также для оценки количественно-генетических параметров формы. Морфометрию можно использовать для количественной оценки признака, имеющего эволюционное значение, и, обнаруживая изменения в форме, выводить что-либо об их онтогенезе , функции или эволюционных отношениях. Основной целью морфометрии является статистическая проверка гипотез о факторах, которые влияют на форму.

«Морфометрия» в более широком смысле также используется для точного определения местоположения определенных областей органов, таких как мозг, [6] [7] и при описании форм других вещей.

Формы

Стандартные размеры птиц

Обычно выделяют три основных подхода к формообразованию: традиционная морфометрия, морфометрия, основанная на ориентирах, и морфометрия, основанная на контурах.

«Традиционная» морфометрия

Традиционная морфометрия анализирует длину, ширину, массу, углы, соотношения и площади. [8] В целом, традиционные морфометрические данные являются измерениями размера. Недостатком использования множества измерений размера является то, что большинство из них будут сильно коррелировать; в результате, несмотря на множество измерений, существует мало независимых переменных. Например, длина большеберцовой кости будет варьироваться в зависимости от длины бедренной кости, а также от длины плечевой и локтевой кости и даже от измерений головы. Традиционные морфометрические данные, тем не менее, полезны, когда особый интерес представляют либо абсолютные, либо относительные размеры, например, в исследованиях роста. Эти данные также полезны, когда измерения размера имеют теоретическое значение, например, масса тела и площадь поперечного сечения конечности и длина в исследованиях функциональной морфологии. Однако эти измерения имеют одно важное ограничение: они содержат мало информации о пространственном распределении изменений формы по всему организму. Они также полезны при определении степени, в которой определенные загрязняющие вещества повлияли на человека. К этим индексам относятся гепатосоматический индекс, гонадосоматический индекс , а также факторы состояния (Шакумбила, 2014).

Геометрическая морфометрия на основе ориентиров

Жук Onymacris unguicularis с ориентирами для морфометрического анализа

В геометрической морфометрии на основе ориентиров пространственная информация, отсутствующая в традиционной морфометрии, содержится в данных, поскольку данные являются координатами ориентиров : дискретных анатомических локусов, которые, возможно, гомологичны у всех особей в анализе (т. е. их можно рассматривать как «ту же» точку в каждом образце в исследовании). Например, место пересечения двух определенных швов является ориентиром, как и пересечения между жилками на крыле или листе насекомого, или форамины , небольшие отверстия, через которые проходят вены и кровеносные сосуды. Исследования на основе ориентиров традиционно анализировали 2D-данные, но с ростом доступности методов 3D-визуализации 3D-анализ становится более осуществимым даже для небольших структур, таких как зубы. [9] Поиск достаточного количества ориентиров для предоставления всестороннего описания формы может быть сложным при работе с окаменелостями или легко повреждаемыми образцами. Это связано с тем, что все ориентиры должны присутствовать у всех образцов, хотя координаты отсутствующих ориентиров можно оценить. Данные для каждого индивидуума состоят из конфигурации ориентиров.

Существует три признанные категории ориентиров. [10] Ориентиры типа 1 определяются локально, т. е. в терминах структур, близких к этой точке; например, пересечение между тремя швами или пересечения между жилками на крыле насекомого определяются локально и окружены тканью со всех сторон. Ориентиры типа 3 , напротив, определяются в терминах точек, удаленных от ориентира, и часто определяются в терминах точки, «наиболее удаленной» от другой точки. Ориентиры типа 2 являются промежуточными; эта категория включает такие точки, как структура кончика или локальные минимумы и максимумы кривизны. Они определяются в терминах локальных особенностей, но они не окружены со всех сторон. В дополнение к ориентирам существуют полуориентиры , точки, положение которых вдоль кривой произвольно, но которые предоставляют информацию о кривизне в двух [11] или трех измерениях. [12]

Геометрическая морфометрия на основе Прокруста

Прокрустово наложение

Анализ формы начинается с удаления информации, которая не относится к форме. По определению, форма не изменяется при переносе, масштабировании или вращении. [13] Таким образом, для сравнения форм информация, не относящаяся к форме, удаляется из координат ориентиров. Существует более одного способа выполнить эти три операции. Один из методов заключается в фиксации координат двух точек на (0,0) и (0,1), которые являются двумя концами базовой линии. За один шаг формы переносятся в одно и то же положение (те же две координаты фиксируются на этих значениях), формы масштабируются (до единичной длины базовой линии) и формы поворачиваются. [10] Альтернативным и предпочтительным методом является наложение Прокруста . Этот метод переводит центроид форм в (0,0); координата x центроида является средним значением координат x ориентиров, а координата y центроида является средним значением координат y . Формы масштабируются до единичного размера центроида, который является квадратным корнем из суммированных квадратов расстояний каждого ориентира до центроида. Конфигурация поворачивается, чтобы минимизировать отклонение между ней и эталоном, обычно средней формой. В случае полуориентиров также удаляется вариация положения вдоль кривой. Поскольку пространство формы искривлено, анализ выполняется путем проецирования форм на пространство, касательное к пространству формы. В касательном пространстве для проверки статистических гипотез о форме можно использовать обычные многомерные статистические методы, такие как многомерный дисперсионный анализ и многомерная регрессия.

Анализы на основе Прокруста имеют некоторые ограничения. Одно из них заключается в том, что суперпозиция Прокруста использует критерий наименьших квадратов для поиска оптимального вращения; следовательно, вариация, локализованная на одном ориентире, будет размазана по многим. Это называется «эффектом Пиноккио». Другое заключается в том, что суперпозиция сама по себе может накладывать шаблон ковариации на ориентиры. [14] [15] Кроме того, любая информация, которая не может быть получена ориентирами и полуориентирами, не может быть проанализирована, включая классические измерения, такие как «наибольшая ширина черепа». Более того, существуют критики методов на основе Прокруста, которые мотивируют альтернативный подход к анализу данных ориентиров.

Анализ матрицы евклидовых расстояний

Диффеоморфометрия

Диффеоморфометрия [16] фокусируется на сравнении форм и образов с метрической структурой, основанной на диффеоморфизмах, и занимает центральное место в области вычислительной анатомии . [17] Диффеоморфная регистрация, [18] представленная в 90-х годах, теперь является важным игроком с существующими базами кодов, организованными вокруг ANTS, [19] DARTEL, [20] DEMONS, [21] LDDMM , [22] StationaryLDDMM [23] являются примерами активно используемых вычислительных кодов для построения соответствий между системами координат на основе разреженных признаков и плотных изображений. Морфометрия на основе вокселей (VBM) является важной технологией, построенной на многих из этих принципов. Методы, основанные на диффеоморфных потоках, используются в Например, деформации могут быть диффеоморфизмами окружающего пространства, что приводит к структуре LDDMM ( диффеоморфное метрическое отображение больших деформаций ) для сравнения форм. [24] На таких деформациях действует правая инвариантная метрика вычислительной анатомии , которая обобщает метрику несжимаемых эйлеровых потоков, но для включения нормы Соболева, обеспечивающей гладкость потоков, [25] теперь определены метрики, связанные с гамильтоновыми управлениями диффеоморфных потоков. [26]

Анализ плана

Результаты анализа главных компонент, проведенного на основе контурного анализа некоторых зубцов телодонтов .

Анализ контура — это еще один подход к анализу формы. Анализ контура отличается тем, что коэффициенты математических функций подгоняются к точкам, выбранным вдоль контура. Существует ряд способов количественной оценки контура. Старые методы, такие как «подгонка к полиномиальной кривой» [27] и количественный анализ главных компонентов [28], были заменены двумя основными современными подходами: анализом собственных форм [29] и эллиптическим анализом Фурье (EFA) [30] с использованием контуров, прочерченных вручную или на компьютере. Первый включает в себя подгонку заданного количества полуотметок на равных интервалах вокруг контура формы, регистрируя отклонение каждого шага от полуотметки до полуотметки от того, каким был бы угол этого шага, если бы объект был простым кругом. [31] Последний определяет контур как сумму минимального количества эллипсов, необходимых для имитации формы. [32]

Оба метода имеют свои недостатки; наиболее опасным (и легко преодолимым) является их восприимчивость к шуму в контуре. [33] Аналогично, ни один из них не сравнивает гомологичные точки, и глобальным изменениям всегда придается больший вес, чем локальным вариациям (которые могут иметь большие биологические последствия). Анализ собственной формы требует установки эквивалентной начальной точки для каждого образца, что может быть источником ошибки. EFA также страдает от избыточности, поскольку не все переменные являются независимыми. [33] С другой стороны, их можно применять к сложным кривым без необходимости определять центроид; это значительно упрощает устранение эффекта местоположения, размера и вращения. [33] Ощутимые недостатки контурной морфометрии заключаются в том, что она не сравнивает точки гомологичного происхождения и что она чрезмерно упрощает сложные формы, ограничиваясь рассмотрением контура, а не внутренних изменений. Кроме того, поскольку она работает, аппроксимируя контур серией эллипсов, она плохо справляется с заостренными формами. [34]

Одной из критических замечаний в адрес методов, основанных на контурах, является то, что они игнорируют гомологию — известный пример такого игнорирования — способность методов, основанных на контурах, сравнивать лопатку с картофельными чипсами. [35] Такое сравнение было бы невозможно, если бы данные были ограничены биологически гомологичными точками. Аргументом против этой критики является то, что если знаковые подходы к морфометрии могут использоваться для проверки биологических гипотез при отсутствии данных о гомологии, неуместно обвинять подходы, основанные на контурах, в том, что они позволяют проводить те же типы исследований. [36]

Анализ данных

Многомерные статистические методы могут использоваться для проверки статистических гипотез о факторах, которые влияют на форму, и для визуализации их эффектов. Для визуализации закономерностей вариации данных данные необходимо свести к понятной (низкоразмерной) форме. Анализ главных компонент (PCA) является широко используемым инструментом для обобщения вариации. Проще говоря, этот метод проецирует как можно большую часть общей вариации на несколько измерений. Пример см. на рисунке справа. Каждая ось на графике PCA является собственным вектором ковариационной матрицы переменных формы. Первая ось учитывает максимальную вариацию в образце, а последующие оси представляют дальнейшие способы, которыми образцы изменяются. Модель кластеризации образцов в этом морфопространстве представляет сходства и различия в формах, которые могут отражать филогенетические связи . Помимо изучения закономерностей вариации, многомерные статистические методы могут использоваться для проверки статистических гипотез о факторах, которые влияют на форму, и для визуализации их эффектов, хотя PCA не нужен для этой цели, если только метод не требует инвертирования матрицы дисперсии-ковариации.

Данные о достопримечательностях позволяют визуализировать разницу между средними значениями популяции или отклонение индивидуума от его среднего значения популяции по крайней мере двумя способами. Один из них изображает векторы на достопримечательностях, которые показывают величину и направление, в котором эта достопримечательность смещена относительно других. Второй изображает разницу с помощью тонких пластинчатых сплайнов , интерполяционной функции, которая моделирует изменение между достопримечательностями на основе данных об изменениях координат достопримечательностей . Эта функция создает то, что выглядит как деформированные сетки; там, где регионы относительно удлинены, сетка будет выглядеть растянутой, а там, где эти регионы относительно укорочены, сетка будет выглядеть сжатой.

Экология и эволюционная биология

Д'Арси Томпсон в 1917 году предположил, что формы во многих различных видах также могут быть связаны таким образом. В случае с раковинами и рогами он дал довольно точный анализ... Но он также рисовал различные изображения рыб и черепов и утверждал, что они связаны деформациями координат. [37]

Анализ формы широко используется в экологии и эволюционной биологии для изучения пластичности, [38] [39] [40] эволюционных изменений формы [41] [42] [43] [44] и в эволюционной биологии развития для изучения эволюции онтогенеза формы, [45] [46] [47] , а также происхождения стабильности развития, канализации и модульности. [48] [49] [50] [51] [52] Многие другие приложения анализа формы в экологии и эволюционной биологии можно найти во вступительном тексте: Zelditch, ML; Swiderski, DL; Sheets, HD (2012). Геометрическая морфометрия для биологов: Учебник для начинающих . Лондон: Elsevier: Academic Press.

Нейровизуализация

В нейровизуализации наиболее распространенными вариантами являются воксельная морфометрия , деформационная морфометрия и поверхностная морфометрия мозга . [ необходимо разъяснение ]

Гистоморфометрия костей

Гистоморфометрия кости включает получение образца биопсии кости и обработку образцов кости в лаборатории, получение оценок пропорциональных объемов и поверхностей, занимаемых различными компонентами кости. Сначала кость разрушается в ваннах с высококонцентрированным этанолом и ацетоном . Затем кость заливается и окрашивается , чтобы ее можно было визуализировать/анализировать под микроскопом . [53] Получение биопсии кости осуществляется с помощью трепана для биопсии кости. [54]

Смотрите также

Примечания

^1 от греческого: «морф», что означает форму или вид, и «метрон», измерение

Ссылки

  1. ^ Chiappe, LM; et al. (1999). "Новая позднемезозойская конфуциусорнитидная птица из Китая" (PDF) . Журнал палеонтологии позвоночных . 19 (1): 1–7. Bibcode :1999JVPal..19....1Q. doi :10.1080/02724634.1999.10011117.[ постоянная мертвая ссылка ]
  2. ^ Норелл, МА; и др. (1999). "Анатомия и систематика Confuciusornithidae (Theropoda: Aves) из позднего мезозоя северо-восточного Китая" (PDF) . Бюллетень Американского музея естественной истории . 242 : 10. Архивировано из оригинала (PDF) 2011-11-19 . Получено 2013-03-02 .
  3. ^ Бентон, М. Дж. и др. (2008). «Примитивная птица конфуциусорнитид из Китая и ее значение для раннего полета птиц». Наука в Китае, серия D: Науки о Земле . 51 (5): 625–639. Bibcode : 2008ScChD..51..625Z. doi : 10.1007/s11430-008-0050-3. S2CID  84157320.
  4. ^ Chiappe, LM; et al. (2008). «Жизненный цикл базальной птицы: морфометрия раннего мелового конфуциусорниса». Biology Letters . 4 (6): 719–723. doi :10.1098/rsbl.2008.0409. PMC 2614169. PMID 18832054  . 
  5. ^ "Главная : Оксфордский словарь английского языка". oed.com . Получено 21 апреля 2018 г. .
  6. ^ Гонсалес Баллестер, Мигель Анхель (1999). «Морфометрический анализ структур головного мозга при МРТ» (PDF) . Национальный институт исследований информатики и автоматизации .
  7. ^ Chollet, Madeleine B.; Aldridge, Kristina; Pangborn, Nicole; Weinberg, Seth M.; DeLeon, Valerie B.; Baron, Jean-Claude (28 января 2014 г.). «Landmarking the Brain for Geometric Morphometric Analysis: An Error Study». PLOS ONE . 9 (1): e86005. Bibcode : 2014PLoSO...986005C. doi : 10.1371/journal.pone.0086005 . PMC 3904856. PMID  24489689 . 
  8. ^ Маркус, Л. Ф. (1990). Глава 4. Традиционная морфометрия. В трудах Мичиганского морфометрического семинара. Специальная публикация № 2. Ф. Дж. Рольф и Ф. Л. Букштейн. Энн-Арбор, Мичиганский музей зоологии: 77–122.
  9. ^ Синглтон, М.; Розенбергер, АЛ; Робинсон, К.; О'Нил, Р. (2011). «Аллометрическая и метамерная вариация формы моляров нижней челюсти: цифровой морфометрический анализ». Anatomical Record . 294 (2): 322–334. doi : 10.1002/ar.21315 . PMID  21235007. S2CID  17561423.
  10. ^ ab Bookstein, FL (1991). Морфометрические инструменты для данных о наземных ориентирах: геометрия и биология . Кембридж: Cambridge University Press.
  11. ^ Зелдич, М.; Вуд, АР; Боннет, РМ; Свидерски, ДЛ (2008). «Модульность нижней челюсти грызунов: интеграция мышц, костей и зубов» (PDF) . Эволюция и развитие . 10 (6): 756–768. doi :10.1111/j.1525-142X.2008.00290.x. hdl : 2027.42/73767 . PMID  19021747. S2CID  112076.
  12. ^ Mitteroecker, P; Bookstein, FL (2008). «Эволюционная роль модульности и интеграции в черепе гоминоида». Эволюция . 62 (4): 943–958. doi : 10.1111/j.1558-5646.2008.00321.x . PMID  18194472. S2CID  23716467.
  13. ^ Кендалл, Д.Г. (1977). «Распространение формы». Advances in Applied Probability . 9 (3): 428–430. doi :10.2307/1426091. JSTOR  1426091. S2CID  197438611.
  14. ^ Rohlf, FJ; Slice, D. (1990). «Расширения метода Прокруста для оптимального наложения ориентиров». Systematic Zoology . 39 (1): 40–59. CiteSeerX 10.1.1.547.626 . doi :10.2307/2992207. JSTOR  2992207. 
  15. ^ Уокер, Дж. (2000). «Способность геометрических морфометрических методов оценивать известную ковариационную матрицу». Systematic Biology . 49 (4): 686–696. doi : 10.1080/106351500750049770 . PMID  12116434.
  16. ^ Миллер, Майкл И.; Юнес, Лоран; Труве, Ален (18.11.2013). «Диффеоморфометрия и геодезические системы позиционирования для анатомии человека». Технологии . 2 (1): 36–43. doi :10.1142/S2339547814500010. ISSN  2339-5478. PMC 4041578. PMID 24904924  . 
  17. ^ Гренандер, Ульф; Миллер, Майкл И. (1998-12-01). «Вычислительная анатомия: новая дисциплина». Q. Appl. Math . LVI (4): 617–694. doi : 10.1090/qam/1668732 . ISSN  0033-569X.
  18. ^ Кристенсен, GE; Рэббит, RD; Миллер, MI (1996-01-01). «Деформируемые шаблоны с использованием кинематики больших деформаций». IEEE Transactions on Image Processing . 5 (10): 1435–1447. Bibcode : 1996ITIP....5.1435C. doi : 10.1109/83.536892. ISSN  1057-7149. PMID  18290061.
  19. ^ "stnava/ANTs". GitHub . Получено 2015-12-11 .
  20. ^ Эшбёрнер, Джон (15.10.2007). «Быстрый алгоритм регистрации диффеоморфных изображений». NeuroImage . 38 (1): 95–113. doi :10.1016/j.neuroimage.2007.07.007. ISSN  1053-8119. PMID  17761438. S2CID  545830.
  21. ^ "Программное обеспечение - Том Веркаутерен" . сайты.google.com . Проверено 11 декабря 2015 г.
  22. ^ "NITRC: LDDMM: Информация об инструменте/ресурсе". www.nitrc.org . Получено 11 декабря 2015 г.
  23. ^ "Публикация: Сравнение алгоритмов диффеоморфной регистрации: стационарный LDDMM и диффеоморфные демоны". www.openaire.eu . Архивировано из оригинала 2016-02-16 . Получено 2015-12-11 .
  24. ^ F. Beg; M. Miller; A. Trouvé; L. Younes (февраль 2005 г.). «Вычисление метрических отображений больших деформаций с помощью геодезических потоков диффеоморфизмов». International Journal of Computer Vision . 61 (2): 139–157. doi :10.1023/b:visi.0000043755.93987.aa. S2CID  17772076.
  25. ^ Миллер, MI; Юнес, Л. (2001-01-01). «Групповые действия, гомеоморфизмы и сопоставление: общая структура». Международный журнал компьютерного зрения . 41 : 61–84. CiteSeerX 10.1.1.37.4816 . doi :10.1023/A:1011161132514. S2CID  15423783. 
  26. ^ Миллер, Майкл И.; Труве, Ален; Юнес, Лоран (2015-01-01). «Гамильтоновы системы и оптимальное управление в вычислительной анатомии: 100 лет со дня Д'Арси Томпсона». Annual Review of Biomedical Engineering . 17 : 447–509. doi :10.1146/annurev-bioeng-071114-040601. ISSN  1545-4274. PMID  26643025.
  27. ^ Роджерс, Маргарет (1982). «Описание образующей кривой двустворчатых моллюсков с прямыми шарнирами». Палеонтология . 25 : 109–117.
  28. ^ Glassburn, TA (1995). «Новый палеонтологический метод описания временных изменений формы у двустворчатых моллюсков миоцена». Палеонтология . 38 : 133–151.
  29. ^ Ломанн, ГП (1983). «Анализ собственной формы микроископаемых: общая морфометрическая процедура для описания изменений формы». Математическая геология . 15 (6): 659–672. doi :10.1007/BF01033230. S2CID  120295975.
  30. ^ Ферсон, С.; Рольф, Ф. Дж.; Коэн, Р. К. (1985). «Измерение вариации формы двумерных контуров». Систематическая зоология . 34 (1): 59–68. doi :10.2307/2413345. JSTOR  2413345.
  31. ↑ Пример «используется» см. в MacLeod, N.; Rose, KD (1 января 1993 г.). «Вывод локомоторного поведения у млекопитающих палеогена с помощью анализа собственных форм». American Journal of Science . 293 (A): 300–355. Bibcode :1993AmJS..293..300M. doi :10.2475/ajs.293.A.300.
  32. ^ например, Schmittbuhl, M.; Rieger, J.; Le Minor, JM; Schaaf, A.; Guy, F. (2007). «Изменения формы нижней челюсти у современных гоминоидов: общая, видовая и подвидовая количественная оценка с использованием эллиптического анализа Фурье в боковой проекции». American Journal of Physical Anthropology . 132 (1): 119–31. doi :10.1002/ajpa.20476. PMID  17063462.
  33. ^ abc Haines, AJ; Crampton, JS (2000). «Усовершенствования метода анализа формы Фурье, применяемого в морфометрических исследованиях». Палеонтология . 43 (4): 765–783. Bibcode : 2000Palgy..43..765H. doi : 10.1111/1475-4983.00148. S2CID  129091685.
  34. ^ Зелдич, М. Л.; Свидерски, Д. Л.; Шитс, Х. Д.; Финк, В. Л. (2004). Геометрическая морфометрия для биологов: Учебник для начинающих . Сан-Диего: Elsevier Academic Press.
  35. ^ Зелдич, М.; Финк, В. Л.; Свидерски, Д. Л. (1995). «Морфометрия, гомология и филогенетика — количественные признаки как синапоморфии». Systematic Biology . 44 (2): 179–189. doi :10.1093/sysbio/44.2.179.
  36. ^ Маклеод, Норман (1999). «Обобщение и расширение метода собственных форм визуализации и анализа пространства форм». Палеобиология . 25 (1): 107–38. ISSN  1938-5331. JSTOR  2665995.
  37. ^ Вольфрам, Стивен (2002). Новый вид науки . Wolfram Media, Inc. стр. 1010. ISBN 978-1-57955-008-0.
  38. ^ Парсонс, К. Дж.; Шитс, HD; Скуласон, С.; Фергюсон, М. М. (2011). «Фенотипическая пластичность, гетерохрония и онтогенетическая перестройка во время развития молоди дивергентного арктического гольца (Salvelinus alpinus)». Журнал эволюционной биологии . 24 (8): 1640–1652. doi : 10.1111/j.1420-9101.2011.02301.x . PMID  21599773. S2CID  9741179.
  39. ^ Холландер, Дж.; Коллиер, М.Л.; Адамс, Д.К.; Йоханнессон, К. (2006). «Фенотипическая пластичность у двух морских улиток: ограничения, преобладающие над историей жизни». Журнал эволюционной биологии . 19 (6): 1861–1872. doi : 10.1111/j.1420-9101.2006.01171.x . PMID  17040383. S2CID  17342939.
  40. ^ Гонсалес, П. Н.; Халлгримссон, Б.; Ойхенарт, Э. Э. (2011). «Пластичность развития в ковариационной структуре черепа: эффекты пренатального стресса». Журнал анатомии . 218 (2): 243–257. doi :10.1111/j.1469-7580.2010.01326.x. PMC 3042757. PMID  21138433 . 
  41. ^ Монтейру, Л.Р.; Ногейра, М.Р. (2009). «Адаптивные излучения, экологическая специализация и эволюционная интеграция сложных морфологических структур». Эволюция . 64 (3): 724–743. doi : 10.1111/j.1558-5646.2009.00857.x . PMID  19804403. S2CID  5256038.
  42. ^ Drake, AG; Klingenberg, CP (2008). «Темпы морфологических изменений: историческая трансформация формы черепа у собак породы сенбернар». Труды Королевского общества B: Биологические науки . 275 (1630): 71–76. doi :10.1098/rspb.2007.1169. PMC 2562403. PMID  17956847 . 
  43. ^ Бернер, Д.; Адамс, Д.К.; Грандшамп, А.К.; Хендри, А.П. (2008). «Естественный отбор управляет закономерностями расхождения озер и ручьев в морфологии поиска пищи колюшкой». Журнал эволюционной биологии . 21 (6): 1653–1665. doi : 10.1111/j.1420-9101.2008.01583.x . PMID  18691241. S2CID  11184677.
  44. ^ Swiderski, DL; Zelditch, ML (2010). «Морфологическое разнообразие, несмотря на изометрическое масштабирование плеч рычагов». Evolutionary Biology . 37 (1): 1–18. Bibcode :2010EvBio..37....1S. doi :10.1007/s11692-010-9081-8. S2CID  39484740.
  45. ^ Mitteroecker, P.; Gunz, P.; Bookstein, FL (2005). «Гетерохрония и геометрическая морфометрия: сравнение роста черепа у Pan paniscus и Pan troglodyte s». Эволюция и развитие . 7 (3): 244–258. CiteSeerX 10.1.1.460.8419 . doi :10.1111/j.1525-142x.2005.05027.x. PMID  15876197. S2CID  14370905. 
  46. ^ Фредерих, Б.; Адрианс, Д.; Вандевалле, П. (2008). «Изменения онтогенетических форм у Pomacentridae (Teleostei, Perciformes) и их связь со стратегиями питания: геометрический морфометрический подход». Биологический журнал Линнеевского общества . 95 : 92–105. doi : 10.1111/j.1095-8312.2008.01003.x .
  47. ^ Зелдич, М. Л.; Шитс, Х. Д.; Финк, В. Л. (2003). «Онтогенетическая динамика несоответствия формы». Палеобиология . 29 (1): 139–156. Bibcode :2003Pbio...29..139Z. doi :10.1666/0094-8373(2003)029<0139:todosd>2.0.co;2. S2CID  85774503.
  48. ^ Hallgrímsson, B.; Brown, JJY; Ford-Hutchinson, AF; Sheets, HD; Zelditch, ML; Jirik, FR (2006). «Мышь-брахиморф и генетическая основа канализации и морфологической интеграции» (PDF) . Evolution & Development . 8 (1): 61–73. doi :10.1111/j.1525-142x.2006.05075.x. hdl : 2027.42/71779 . PMID  16409383. S2CID  42887577.
  49. ^ Hallgrímsson, B.; Lieberman, DE; Liu, W.; Ford-Hutchinson, AF; Jirik, FR (2007). «Эпигенетические взаимодействия и структура фенотипической изменчивости в черепе». Evolution & Development (Представленная рукопись). 9 (1): 76–91. doi :10.1111/j.1525-142x.2006.00139.x. PMID  17227368. S2CID  14230925.
  50. ^ Клингенберг, CP; Мебус, K.; Оффрей, JC (2003). «Интеграция развития в сложной морфологической структуре: насколько различимы модули в нижней челюсти мыши?». Эволюция и развитие . 5 (5): 522–531. doi :10.1046/j.1525-142x.2003.03057.x. PMID  12950630. S2CID  17447408.
  51. ^ Клингенберг, CP; Заклан, SD (2000). «Морфологическая интеграция между отделами развития в крыле дрозофилы ». Эволюция . 54 (4): 1273–1285. doi :10.1111/j.0014-3820.2000.tb00560.x. PMID  11005294. S2CID  221539997.
  52. ^ Маршалл, Эшли Ф.; Бардуа, Карла; Гауэр, Дэвид Дж.; Уилкинсон, Марк; Шерратт, Эмма; Госвами, Анджали (2019). «Трехмерный морфометрический анализ высокой плотности подтверждает сохраненную статическую (внутривидовую) модульность в черепах безногих земноводных (Amphibia: Gymnophiona)». Биологический журнал Линнеевского общества . 126 (4): 721–742. doi : 10.1093/biolinnean/blz001 . hdl : 2440/123277 .
  53. ^ Revell PA (декабрь 1983 г.). «Гистоморфометрия кости». J. Clin. Pathol . 36 (12): 1323–31. doi :10.1136/jcp.36.12.1323. PMC 498562. PMID  6361070 . 
  54. ^ Hodgson SF; Johnson, KA; Muhs, JM; Lufkin, EG; McCarthy, JT (январь 1986). «Амбулаторная чрескожная биопсия подвздошного гребня: методы, заболеваемость и принятие пациентом». Mayo Clin Proc . 61 (1): 28–33. doi :10.1016/s0025-6196(12)61395-0. PMID  3941566.

Библиография

Внешние ссылки

На Викискладе есть медиафайлы по теме «Морфометрия» .