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美人尖,到底是美丽的进步,还是发际线的不挽留?


我的朋友小塔,作为一个刚刚踏进 30 岁门槛的程序猿,发际线开始几何级后移,但他每次都会纠正我,这是他刚长出来的美人尖。


美人尖这种东西我还是早有耳闻。


听说,有了美人尖的人,小时候都会被班里的朋友笑话,甭管男生女生,都被叫做「贝吉塔」。


美人尖,到底是美丽的进步,还是发际线的不挽留?

△《龙珠》中的重要角色 贝吉塔


当然张口就来的也有被叫成「猴哥」的可能。


美人尖,到底是美丽的进步,还是发际线的不挽留?


即使长大以后,没人笑话自己的「美人尖」了,但这种体质特征也依然会带来烦恼。


划好的中分会自动偏分,并且伴随着无时无刻不 biu 起的一撮呆毛。在弄了 20 分钟头发后,你再次确定这件事:


有美人尖到底好不好看?这终究要看脸……


对于美人尖,我的朋友小塔可能有着什么误解……


在我们 23魔方研究所 中通过 12024 位研究参与者填写美人尖问卷,我们有了新的研究进展,发现了和美人尖有关的基因。


从我们的研究中发现:


?23魔方用户中有约 50% 的人有美人尖,男性中有美人尖的人占比更多。


?遗传对美人尖有很大的影响,通过用户参与的美人尖研究发现,如果父母都有美人尖,孩子有 95% 的可能也有美人尖。


美人尖,到底是美丽的进步,还是发际线的不挽留?


想查看自己的检测项目,已测用户打开 app 进入「研究所」-「研究进展」中就可以查看你的基因预测结果啦。


当然,打开研究所的你,会发现我们目前正在研究的所有项目:


美人尖,到底是美丽的进步,还是发际线的不挽留?


有人可能会问:23魔方 app 中,我们的每次更新是怎样来的?



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首先 ,23研究所会根据相关参考文献设计问卷,询问大家某特征的相关情况。


收到问卷结果后,研究人员会对数据进行清洗,尽可能剔除和实际情况有偏差的数据。


把收到的数据分为实验组(case)、对照组(control),通过基因组关联(GWA)分析,寻找与特征相关的基因位点。


计算得出结果:通过特征工程,选择其中对该特征预测性最佳的遗传标记(基因位点),使用机器学习方法,建立多组预测模型,选取最佳,利用模型对选取的预测性遗传标记的基因型组合进行打分,按照分数从低到高分组。


 产生新的进展,分享到研究所-「研究进展」中。


我们希望通过数据支持科学研究,探索更多人类与基因、环境的关系,发现人体特征的规律。通过大数据加强我们对生命的理解,使更多人从中受益。


说白了其实也就一句话:


盆友们,为了科学发展,人类进步,快来「研究所」填写问卷鸭!


你填写的每一个问卷,都在推动科学的进程哦!



-END-


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来,点击下图

开始拥有你的基因数据吧



美人尖,到底是美丽的进步,还是发际线的不挽留?



美人尖,到底是美丽的进步,还是发际线的不挽留?


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