1700229404 这个案例有以下几个关键性的假设：首先，整个估算过程都假定我们能准确分辨一对双生子是同卵还是异卵。其次，ACE模型建立在异卵双生子平均有50%的基因（更确切地说是与给定性状相关的基因）相同的假设之上（这里我们不对同卵双生子的基因100%相同做出质疑，尽管已经有一些新的研究表明，也许我们也应该质疑一下）。14最后，使用ACE模型的前提是，我们必须假设异卵双生子所处环境的一致性与同卵双生子相同——这个假定通常被称为平等环境假设。

1700229405

1700229406 所以，我们姑且假设科学家能准确辨别双生子的卵性（zygostity，指受精卵的个数，即同卵还是异卵），稍后我们会继续讨论这个问题。第二个假设（异卵双生子的基因关联性为50%）乍看起来无懈可击，因为孩子的染色体各自包含了父母的一半，所以亲代和子代之间确实有50%的基因相同。15但是，虽然异卵双生子每人都与自己的父亲或母亲有一半的基因相同，但那并不一定是“相同的”一半。也就是说，虽然同性别异卵双生子平均来说有一半的基因相同，但有些异卵双生兄弟或姐妹的相同基因会多于或少于一半。这个现象是由两个因素引起的，第一个因素是运气：双生子得到了父母二人每人手里一半的牌，但来自父亲和母亲的牌有多少是一样的，这就得看运气了。所以，有些异卵双生子的基因相似度仅仅与同父异母，或同母异父的兄弟姐妹差不多，有些却高得接近同卵双生子的水平。这个问题并不影响ACE模型的使用，因为我们假设的是异卵双生子平均有50%的基因相同。但是第二个因素——选型婚配确实会影响到双生子之间的关联性，因为这个因素能导致平均值不再是50%（升高或降低），从而使结果产生偏差。也就是说，如果一对父母的基因相似度比人群中随机两个个体之间的相似度要高（即不是随机配对，而是选型配对），那么子女（包括异卵双生子）之间的基因相似度就要比我们估计的50%高；而如果一对父母的基因相似度比人群中随机两个陌生人之间的相似度还要低，即为负选型婚配（negative assortative mating）（我们将在第四章讨论基因选型婚配）。这对ACE模型造成的影响是，受试双生子的父母如果大多是正选型婚配（positive assortative mating），我们就会低估遗传因素对某一表型的影响；而如果存在负选型婚配，我们得出的遗传力就会比实际偏高。现有的所有证据都表明，无论是对基因组的整体研究，还是对某性状标志基因的研究，都存在正选型婚配的问题。这个问题导致ACE模型的假设不再成立，然而这却意味着遗传力可能被低估了，而不是高估！换言之，我们一般在计算时假设同卵双生子遗传因素的一致性为100%，是异卵双生子的（50%）2倍。所以，当存在正选型婚配时，由于父母双方的基因比较相似，异卵双生子的基因相似度就会高于50%，他们实际存在的基因差异就比假设的要小。假设正选型婚配普遍存在，比如，个子高的人更愿意跟个子高的人结婚，个子矮的人更愿意跟个子矮的人结婚，父母的身高基因非常相似，那么在这种情况下，异卵双生子身高基因的相似度也会升高，比如说，升高到67%，这样异卵双生子之间基因的相似度与同卵双生子的差异就只有33%（100%－67%）了。我们要想百分之百地估算出遗传因素的效应，其实应该用同卵与异卵双生子基因相似度的差异乘以3，而不是乘以2。如果仍然只乘以2的话，正选型婚配就会导致加性遗传力被低估。

1700229407

1700229408 ACE模型的第三个关键假设——异卵双生子所处环境的一致性与同卵双生子相同，情况就大不一样了。这个假设的意思是，对于我们感兴趣的某个性状，如果我们发现同卵双生子在这个性状上的相似度比异卵双生子高，这完全是因为同卵双生子在基因方面的相关度更高，而不是因为他们所处（与该性状相关的）环境的一致性比异卵双生子高。这个假设会有什么实际的影响？有些研究者错误地认为，在同卵双生子之间一致，而在异卵双生子之间不一致的任何环境差异都会带来问题，但其实并不是这样。如果一对同卵双生子因为智力相当而上了层次相当的数学课程，那么相对于因为先天数学能力差异而上了不同层次数学课程的异卵双生子，前者在环境上更高的一致性就是更高的基因相似度的直接结果，应当被归入要素A。同卵双生子的朋友等方面都比较相像也是这个道理，因为他们的个性可能就比较相像。

1700229409

1700229410 但是，如果人们对待同卵双生子的方式也类似（因为两个一模一样的人本身就会让其他人对他们产生“特别的”反应），那就会有问题了。想象有这么一个世界，兄弟姐妹之间基因相似度的范围是0~100%，相似度达到90%的兄弟或姐妹很常见，碰巧达到100%（同卵双生子）也并非罕见。我们也许可以假设基因相似度在43%~48%的兄弟姐妹所处环境的一致性，与相似度在95%~100%的兄弟姐妹一样。那么当基因相似度达到100%（同卵双生）时，基因的相似度就自然会导致他们所处环境的一致性提高。

1700229411

1700229412 然而，在我们生活的世界中要想达到100%并不容易。16而且，100%的相似度也有其问题。具体来说，一个问题是，同卵双生子会得到特殊的对待，因此他们环境的一致性会较高，高于单纯由于基因相似度而产生的一致性。例如，同卵双生子更容易被当成对方，他们在一起的时间也会不成比例地多于其他类型的兄弟姐妹（这些都违背了ACE模型的假设）。这个现象与同卵双生子通常会上同样的数学课程，或者朋友数量相差不多有着本质的差异，因为后者源于先天的相似度，与ACE模型的假设不冲突。除此之外，同卵双生子会对ACE模型产生的另一个干扰是异位显性（epistasis）。异位显性（我们将在第七章进行更详细的讨论）是指两个非等位基因组合在一起时会引发某种特殊的性状。如果整个基因组中的所有基因都能相互作用，从而导致某种性状产生，那么因为同卵双生子比其他类型的兄弟姐妹基因更为相似，所以除了这些基因的加性效应之外，他们产生相同基因组合的可能性也更高。

1700229413

1700229414 异位显性、易混淆性（confusability）、更大程度的交叉社会化（cross-socialization）等同卵双生子特有的属性，意味着同卵双生子本身的影响可能会超过（至少相当于）基因相同带来的影响。用社会科学的行话来说就是，以同卵双生子为研究对象会带来外部效度（external validity）问题——由于同卵双生子的特殊性，我们可能无法把从他们身上得出的任何研究结论推广到其他人群。17

1700229415

1700229416 所以，以双生子为研究对象得出的一切遗传力信息，从是否喜欢混合动力汽车和芥末（遗传力分别是37%和22%18）到喜欢爵士乐还是歌剧（遗传力分别是42%和39%19），再到教育情况（遗传力是40%20）和几岁开始抽烟（遗传力是44%21），似乎毫无意义。为了在一定程度上解决这个问题，研究者对基本研究设计做了微调，引入了基因相似度不同的其他亲属，这就是扩展双生子模型。例如，一对同卵双生子分别成为父母之后，他们的孩子互为堂/表亲关系，这些孩子之间的基因相似度（平均值为25%，而第一代堂/表亲的基因相似度平均只有15%）跟同父异母或同母异父的同胞类似，只不过他们不生活在一起。如果通过比较这些孩子与第一代堂/表亲的孩子估算出的遗传力，与之前通过比较同卵双生子和异卵双生子估算出的遗传力近似，那我们对之前数据的把握就要大一些。当然，尽管排除了一个维度的假设，但在其他方面，这两种方法对双生子与环境的前提假设还是相同的。

1700229417

1700229418 由于同卵双生子的特殊经验，根据他们得出的结论在多大程度上能推广到其他因素还尚有疑问。于是我们利用分子标记法（molecular marker）对双生子模型的一个基本假设发起了挑战：“科研工作者（和双生子自己）能准确地分辨一对双生子是同卵还是异卵。”过去行为遗传学家只能靠自己的双眼、调查问卷和双生子家庭自己的感觉去判定一对同性别的双生子是同卵还是异卵，但现在不同了，我们只要反复对比一对兄弟或姐妹的同一段高度可变性（多态的）DNA片段，就能知道准确答案（有些DNA片段在所有人身上都一样，而有些却在不同的人身上差异很大，所以很适合用于案件侦破、亲子鉴定、同卵双生子验证）。如果一对双生子的一系列关键性标志物都吻合（比如，在被检测的位点上都有碱基C或T，或者有相同数量的重复碱基序列，如AGG、AGG、AGG、AGG），因为巧合导致这种现象的可能性微乎其微，因此这对双生子应该是同卵的。而如果他们只有一个位点不同，那么他们一定是异卵的。比起依靠诸如“他们是不是很像同一个豆荚里的两颗豌豆，或者同一株上两个豆荚里的豌豆”（这个问题曾经被用来辨别双生子）这样的问题，我们可以使用分子遗传学来更准确地分析双生子的卵性。22

1700229419

1700229420 我们曾经研究过的同性别双生子中，就有很大一部分的卵性被搞错了！在美国青春期到成年期健康纵向追踪研究（Add Health）的双生子研究对象中，大约有18%的同性别双生子搞错了自己的卵性。在这些搞错的情况中，本来是同卵却以为自己是异卵的占大多数。这可以理解，因为家里人往往会认为长得一模一样的双生子才是同卵双生子，但其实同卵双生子在身体上可以有很多不同——从出生时就会表现出来，因为胎盘结构的原因，双生子之一可能在子宫内吸收了更多的营养，所以双生子出生时的体重可能会有明显的差异。

1700229421

1700229422 如果你是双生子之一，当你发现自己对从小与自己住同一间卧室的人竟然看走了眼时，也许会感觉有点受伤，但对科研工作者来说，这能很好地检验ACE模型在“平等环境假设”不成立时是否依然有效。通过研究被误认为是异卵双生子的同卵双生子，我们就可以看到当没有来自外界环境的“特殊对待”时，遗传力估算值是否会发生变化；相反的情况则可以用来进行交叉检验。

1700229423

1700229424 令我们大吃一惊的是，用错认的同卵双生子代替真正的同卵双生子（或用错认的异卵双生子代替真正的异卵双生子）之后，估算出的各种性状遗传力均未降低。我们使用了3组不同的数据（2组来自美国，1组来自瑞典），样本中被错认的双生子有的是被自己错认的，有的是被研究人员（通过观察和提出一系列问题来判别，准确度比前者高，错认率约为5%）错认的。所有这些方法和样本得出的结果都有效。我们这些“质疑平等环境假设”的准确性，认为行为遗传学家犯了根本性错误的社会科学家，最终反而是帮行为遗传学家证明了他们“朴素的”ACE模型。23

1700229425

1700229426 早在我们尝试否定双生子研究方法却“未遂”之前，就已经出现了一系列回避“奇特的”双生子的新方法。它们得益于基因革命和价格低廉的基因检测芯片的广泛普及。既然科学家现在可以对大样本的研究对象进行基因检测，就不需要再去猜测某个家族谱系中两个个体（如兄弟或姐妹）之间的基因相似度，直接检测就可以了。具体方法是利用基因芯片来分析检查两个个体的全部46条染色体，看看在这100多万个碱基中，两人有多少碱基相匹配。我们可以这样理解这种方法的原理。先把有100万个碱基的片段想象成只有10个碱基，在这个（随机）选定的序列上，每个位点的碱基都有两种可能性（我们在这里只使用双等位基因来举例，也就是说，染色体每个位点上的碱基只会是四种碱基中的两种，此处假设为A和C）。在这两种碱基中，我们把其中一个称为稀有碱基（在典型人群中比较少见），另一个称为参考碱基。这样我们就可以分别来看两个人染色体上10个位点总共有0个、1个还是2个稀有碱基。假设49%的研究对象有碱基A，而51%的研究对象有碱基C，那么C就是参考碱基。然后我们对所有的研究对象进行基因检测，并对他们每条染色体上的前10个位点进行评分——基因型是CC得0分；是AC或CA得1分；是AA则得2分。10个位点都评完分之后（当然，在实际研究中，我们在每个位点要找的碱基可能是不一样的），我们就可以计算出两个个体在每个位点的相似度（即相关性），再把这10个位点的评分加起来，就能计算出总体的相关度。24

1700229427

1700229428 如果把样本中的每一对研究对象都这样分析一遍，25我们就可以知道，基因型更相似的人，是否在我们感兴趣的表型上更相似；换句话说，基因的相似度是否预示着某些性状（如身高或受教育程度）的相似。这些新方法将研究对象随机分组，每组两人之间的基因相似度有高有低，然后分析他们在表型上的相似度在多大程度上受基因影响，所以与双生子研究方法并没有太大的不同，唯一的区别是，在ACE模型中，基因的相似度分别被假设为100%和50%，而以没有亲属关系的人为研究对象的新方法可能是在探讨基因相似度为0.5%或1%的两个人之间的差异。这些新方法的好处是，我们不必再为如何从双生子推广到其他人群而苦恼了，因为我们现在可以直接分析“其他人群”。现在，第一组被试的整体基因组可能有0.01的正相关（即基因相似度比随机选取的其他个体高1%），第二组相关度为0，第三组则是略微负相关。而且人们发现，在已发表的研究论文中，使用这种方法估算出的遗传力只有双生子研究得出的一半26（见第三章对遗传力缺失的讨论）。

1700229429

1700229430 但是，我们对这种研究设计背后的假设也持怀疑态度。是否存在这样一种可能：我们观察到的基因相似度与性状相似度之间的关联，其实并不是基因的作用，而是基因冒领了环境的功劳？这就是所谓的人群结构（population structure）或人群分层（population stratification）问题，另一个术语是“筷子问题”（chopsticks problem），是群体遗传学家（population genetics）迪安·哈默尔（Dean Hamer）和列弗·西罗塔（Lev Sirota）给起的名字。27想象把所有美国人作为一个样本，你对这个样本进行研究之后，意外地在你的数据中发现第16条染色体上有一个基因标记极有可能决定了一个人是否使用筷子。你大喜过望，忙不迭地发表论文，说明你发现了使用筷子的基因。然而没过多久，你的研究伙伴就建议你把数据按种族分开，各自再重新分析一遍。你在重新分析的时候就会发现，这个特殊的等位基因或基因标记（见第一章）在各种族的分布情况是这样的：白人98%是C，2%是A；黑人90%是C，10%是A；拉丁裔人94%是C，6%是A；然后意外出现了，亚裔人18%是C，82%是A。这时候你觉得好像发现了一个与东亚人群有关的基因，这个基因使他们使用筷子，而不是用刀叉。但如果要检验用筷子是否确实由基因决定，还是仅仅由历史原因引起，跟不同大洲人群的等位基因频率差异构成了巧合，那就要看同一个种族的人（甚至应该看同一个家族，如兄弟姐妹）之间，这个基因与用筷子的关系是否依然存在。但是，当我们再进一步，单独分析白人，或单独分析黑人、亚裔人、拉丁裔人时，发现等位基因A（或C）与是否用筷子进餐毫无关联。你只是被人群分层所迷惑。28你以为自己发现了某种文化习俗在根本上是由生物学性状决定的，结果你只不过发现了一个与族裔信息吻合度很高的基因标记而已。

1700229431

1700229432 回到前面的话题，因为像上文那样不考虑人群分层进行的分析会造成结果偏倚，我们把人群分层也纳入新方法中，然而估算出的遗传力基本没有变化29（感兴趣的读者可以阅读附录2）。所以，我们从社会科学的角度证明遗传学家用错了的努力又一次以失败而告终！30

1700229433

1700229434 基因：不平等的遗传 [:1700229220]

1700229435 遗传力的第二春——为什么它对政策很重要

1700229436

1700229437 让我们回到什么因素可能导致高估家庭收入对儿童的影响的讨论。按照苏珊·梅尔的分析，了解儿童主要受何种类型传递的影响（也就是说，收入或贫困的估计值主要是由代际遗传因素，还是由代际环境因素导致的）决定了政策制定。尽管我们不知道什么基因会造成什么后果，而只知道某种后果的遗传力，比如，老年时耳聋风险的遗传力是90%，那么比起遗传力为10%的后果，显然前者对政策出台的影响更大一些——这意味着外界在一代人身上实施的任何干预或纠正耳聋的措施，都不太可能在下一代人身上得到任何回报，因为基因本身固有的患病风险并没有被改变。然而，如果引起耳聋的主要是环境因素，如噪声，那么我们就面临着和之前讨论收入问题时类似的两种可能性。其中一种可能是存在随机的外源性噪声。如果是这种情况，我们就可以通过分发耳塞或颁布噪声环境功能分区法案来降低听觉污染。但需要注意的是，如果想得到持续改善，就必须长期推行这些措施。

1700229438

1700229439 然后我们再来考虑另一种可能性，噪声可能并非来自随机的环境因素，而是来自家庭环境，即家庭是产生噪声环境和耳聋风险的源头，父母为孩子带来了这种高风险的环境。设想某些家庭中噪声较大，而且从某一代人开始（不管什么原因）听力开始下降，那么家庭成员就会为他们调高电视机的音量，说话也基本靠吼，于是该家庭中的孩子就会一直生活在异常嘈杂的环境之中。如果童年接收到的噪声程度对日后是否会发生听力衰退至关重要，那么这些孩子长大后听力就会下降，他们又会让自己的孩子生活在噪声更大的环境中。这种代代相传的耳聋跟遗传没有任何关系，只是环境因素的代际传递导致的。好消息是我们可以对孩子的父母（或祖父母）进行干预，从而打断这种耳聋的代际传递。我们可以通过派发免费助听器来改善年长一代人的耳聋症状，从而让他们说话小点声。假如高声说话的习惯已经根深蒂固，我们还可以提供行为心理咨询等服务，帮他们养成低声说话的习惯。关键在于，不管我们在年长一代人身上做多少投资，他们的子女一代都会相应地受益，他们成年以后罹患耳聋的风险都会降低。现在把“耳聋”换成“贫穷”。长期成本—收益分析激发了许多贫困干预项目，因为有证据表明，越早（甚至可以早到孕期31）实施干预，效果越明显。但如果是自杀、抑郁、犯罪这类可遗传力很高的问题，这些干预实验很可能无功而返（或者至少需要在每一代人身上重复实施）。

1700229440

1700229441 颇具矛盾色彩的是，遗传力还是考量公平性的一个重要指标。事实上，有些学者曾表示，我们应当让重要社会经济性状的遗传力达到100%！32他们并不是在鼓吹所有人的命运都被设定的反乌托邦世界（即使两者确实有着必然的因果关系），而是希望个人机遇受环境的影响程度为0。他们的理由是，为什么我们要让家庭环境影响我们成功的可能性？更进一步说，我们为什么要让家庭之外的任何随机环境因素对我们产生影响呢？非遗传性的家族影响（比如，拥有贵族头衔，或从一个有钱的叔叔那里获得一笔意外之财）会导致不平等，但如果家庭之外的环境影响（如应召入伍，或者被免除兵役）也会很大程度地改变我们的健康、经济和家庭状况，社会就会依然存在不公平，只不过是另外一种不公平而已。

1700229442

1700229443 虽然我们一定程度上也赞同应该利用政策来提高经济和社会地位的遗传力，但我们认为要构建一个机会均等的乌托邦式社会，遗传力仅仅是一个必要条件，而不是充分条件（当然，有些人可能想要的不是机会均等，而是收入均等的社会主义社会，即遗传和环境的影响均为0；还有些人认为，让要素E，即随机的、非公有的环境，达到最大才是最公平的）。

1700229444

1700229445 如果我们根据肤色、发色或身高（这些性状都具有高度可遗传性）来分配工作，那社会经济地位的遗传力就可能达到100%，但这样真的是选贤任能吗？

1700229446

1700229447 我们可以再举一个例子，如果所有的顶尖学府都根据打篮球时罚球的技术水平来决定录取谁，而罚球的能力就像眼睛的颜色一样，基本上是100%由基因决定的，那么我们可以说这种高等教育制度体系做到了完全的机会平等。但是，这让我们觉得不合理，因为基本上除了NBA的球员，没人会觉得这样来决定所有的大学入学名额是合理的。这种“考试”或“技术”与制度的性质是不相匹配的。同理，如果NBA只按照球员的学术水平测验考试（SAT）成绩来决定首发位置，那估计就没多少人会想看湖人队或尼克斯队的比赛了。

1700229448

1700229449 幸运的是，美国是一个资本主义社会，市场具有调节的力量，引导企业趋利避害。所以如果某些大公司把身高作为掌门人的标准，那么它们就很可能会败给遵循市场导向原则来任命总经理的公司了。问题是文化产品对美国GDP（国内生产总值）的贡献已经达到了4.2%，文化产品的价值并不是内在的，而是取决于时尚引领者、大众媒体、购买力最强的消费者（如有钱人），所以在经济生活中因果是可以互相转化的。

1700229450

1700229451 沿着这一思路，最近已经有一些研究表明，智商的遗传力会随着一些受政策影响比较大的因素而变化，比如，种族、收入和父母的受教育程度。例如，郭广和伊丽莎白·斯特恩斯（Elizabeth Stearns）的研究显示，黑人的智商遗传力低于白人。33他们解释说，这意味着环境因素（如父母掌握的资源匮乏、教育条件落后，或者是单纯的种族歧视）限制了这部分人群的基因发挥出应有的潜能——用ACE模型来解释就是，要素E的作用压制了要素A。换句话说，基因和环境存在某种相互作用，导致智力方面的潜力虽然可以被遗传，但需要在人为的资金投入等环境因素的帮助下才能以智商的形式实现。34如果黑人智商的遗传力确实比白人的低，那这个例子可能会引导我们探究各个不同人群的遗传力，因为这个指标能够说明环境因素将在哪些方面、在多大程度上阻碍资金投入获得更高的效益。35

1700229452

1700229453 换句话说，非裔美国人的遗传力估计值偏低是一个值得探究的现象，如果实证研究发现之前未发现的DNA与社会科学家关心的结果有着有意义的联系，我们就应该去研究其中的原因，而不是仅仅断言这与政策无关。36在探究的过程中，我们也许就会发现它与政策的相关性。从遗传力差异的角度出发，我们就可以探究引起这种差异的潜在过程。拿种族和智商的例子来说，上文对黑人遗传力偏低提到的所有解释（种族歧视、资源等）都值得深究，一方面可以实施控制环境因素（如家庭和教育政策）的实验，检验遗传力的估计值是否会发生变化；另一方面可以求助分子遗传学数据，看看是否有特殊的基因位点可能影响代际遗传的关联。即使无法确定位点与性状的具体对应关系，而是仅仅知道在不同条件下遗传因素的影响程度大小，就已经对政策制定者大有裨益了，可以让他们决定是否调整相关政策。（在讨论基因与环境相互作用的第七章，我们会更详细地讨论这个问题）。

[ 上一页 ]  [ :1.700229404e+09 ]  [ 下一页 ]