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近日美國(guó)研究人員研發(fā)出一種革新性的新技術(shù)，通過(guò)將特殊的基因標(biāo)記與面部形狀相連，從而實(shí)現(xiàn)利用犯罪現(xiàn)場(chǎng)留下的DNA基因標(biāo)記生成罪犯面孔的圖片,這是朝所謂的“基因面部照片”邁出的第一步。 從犯罪現(xiàn)象采集的DNA可用于制作犯罪分子或者受害者的粗糙圖像，這種基因面部照片應(yīng)該比計(jì)算機(jī)生成的“電子面部特征”(e-fits)更可靠，后者是基于目擊者的記憶描繪的。 為了確定這些基因，科學(xué)家們關(guān)注于導(dǎo)致面部和頭部變形的已知基因變異。據(jù)稱(chēng)這些正常的基因會(huì)影響個(gè)人特征。例如，一種基因會(huì)影響嘴唇，而另一種會(huì)影響眼部附近的形狀和骨骼的分布，而第三種基因則會(huì)影響中央面部和頭骨的外形。 科學(xué)家們一共發(fā)現(xiàn)了20種對(duì)面部外觀(guān)產(chǎn)生“顯著影響”的基因。“我們一般利用DNA來(lái)匹配個(gè)體或者鑒別個(gè)體的身份，但其實(shí)從DNA里你可以獲得更多信息。” 研究首席科學(xué)家、美國(guó)賓夕法尼亞州大學(xué)的馬克·施賴(lài)弗(Mark Shriver)教授這樣說(shuō)道。“目前我們還無(wú)法實(shí)現(xiàn)利用DNA獲得面部信息，或者從面部特征獲得DNA信息，但是理論上這是可行的。” 施賴(lài)弗補(bǔ)充說(shuō)道。 基于來(lái)自美國(guó)、巴西和佛得角、具有西非和歐洲混合血統(tǒng)的人類(lèi)的一系列面部形狀，并對(duì)3D面部圖像數(shù)千個(gè)坐標(biāo)的網(wǎng)格進(jìn)行測(cè)量，研究小組首次研發(fā)了一個(gè)模型。 同時(shí)科學(xué)家們還利用了統(tǒng)計(jì)方法以確定面部差異與性別、種族和個(gè)人基因變異之間的關(guān)系。這一研究的啟示意義不可估量，它提供了基于基因標(biāo)記來(lái)建立面部類(lèi)型數(shù)據(jù)庫(kù)的可能性。 這項(xiàng)技術(shù)還可用于校驗(yàn)親子鑒定中父親的身份，或者利用DNA化石重建人類(lèi)遙遠(yuǎn)祖先的面孔。“這樣的預(yù)測(cè)模型可能對(duì)于法庭證據(jù)也非常有用。例如：有關(guān)人員可以測(cè)試犯罪現(xiàn)象留下的DNA，從而預(yù)測(cè)面部特征，幫助縮小潛在嫌疑犯的范圍。” “我們的技術(shù)還可用于預(yù)測(cè)子孫、已故先人以及已滅絕的人類(lèi)物種的面貌。此外，這些方法也可能是一種非常有效的診測(cè)工具。”科學(xué)家們補(bǔ)充說(shuō)道。這項(xiàng)最新研究被發(fā)表在《公共圖書(shū)館·科學(xué)遺傳學(xué)》期刊上。 原文摘要： Modeling 3D Facial Shape from DNA Peter Claes, Denise K. Liberton, Katleen Daniels, Kerri Matthes Rosana, Ellen E. Quillen, Laurel N. Pearson, Brian McEvoy, Marc Bauchet,Arslan A. Zaidi, Wei Yao, Hua Tang, Gregory S. Barsh, Devin M. Absher, [ ... ], Mark D. Shriver Human facial diversity is substantial, complex, and largely scientifically unexplained. We used spatially dense quasi-landmarks to measure face shape in population samples with mixed West African and European ancestry from three locations (United States, Brazil, and Cape Verde). Using bootstrapped response-based imputation modeling (BRIM), we uncover the relationships between facial variation and the effects of sex, genomic ancestry, and a subset of craniofacial candidate genes. The facial effects of these variables are summarized as response-based imputed predictor (RIP) variables, which are validated using self-reported sex, genomic ancestry, and observer-based facial ratings (femininity and proportional ancestry) and judgments (sex and population group). By jointly modeling sex, genomic ancestry, and genotype, the independent effects of particular alleles on facial features can be uncovered. Results on a set of 20 genes showing significant effects on facial features provide support for this approach as a novel means to identify genes affecting normal-range facial features and for approximating the appearance of a face from genetic markers.
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