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33.G. Guo and E. Stearns, “The social influences on the realization of genetic potential forintellectual development,”Social Forces80, No. 3 (2002)
:881-910.
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34.Or educational attainment or income for that matter; J. R. Behrman, M.R. Rosenzweig,and P. Taubman, “Endowments and the allocation of schooling in the family and in themarriage market: The twins experiment,”Journal ofPolitical Economy(1994): 1131-1174.
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35.保罗·塔博曼的回答［“On heritability,” Economica 48, No. 192（1981）: 417– 420］。戈德伯格在其1979年一篇关于“遗传力”的论文（见注释4）中提出了一个类似的观点，认为如果我们知道遗传因素对相关经济结果的差异有多大程度的影响，那么我们至少可以认识到公平与效率这两个目标之间的冲突程度。在做出这一论证时，塔博曼表达了与亚瑟·奥肯类似的想法［Further Thoughts on Equality and Efficiency, Brookings General Series Reprint 325（Washington, DC, Brookings Institution, 1977）］：在某些情况下，在机会高度不平等时，旨在推动平等的再分配措施也会提高效率。当然，在经济学史的某个给定时刻，带来更高效率（即更高的生产力）的技能（可遗传的或不可遗传的）可能也是更宏观的演化力量和环境事件的一部分。
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36.也就是说，假设各种族群体的基因分布方差相同，导致非裔美国人智商遗传力较低的是环境条件。事实上，我们知道，由于6万年前人类迁移出非洲造成的人口瓶颈，非洲人口内的整体遗传变异比其他地理群体多得多。这种差异加上大多数非裔美国人也拥有欧洲血统，都表明基因分布方差较小无法解释该群体的低遗传力估算值。然而，这样的可能依然存在，一些选择梯度导致智商相关基因的分布更窄。
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另一种可能是，在黑人中间，未测量的智商预测基因存在较严重的选型配对现象，这会高估兄弟姐妹基因组的相似程度，从而导致遗传力估计值偏低。最后，在两个群体的家族内可能存在不同程度的遗传环境协方差。换言之，如果黑人所处的环境与亲缘关系远近关系不大，而在白人之间，遗传亲缘关系越近，所处环境就越接近，那么在这种情况下，问题就不是黑人的性状遗传力被低估了，而是白人的性状遗传力被高估了。后一种可能性使我们又回到了“Guo and Stearns”（社会影响）的原始假设（虽然他们自己并未考虑该方面的差异）。环境—基因协方差较低的情况（比如，在同卵或异卵双生子之间）可能是环境压抑遗传差异表达的一种机制。然而，它对政策的意义与另一种可能性是截然不同的，即遗传力偏低是因为总体的共同环境影响。
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第三章 既然遗传力这么高，为什么我们找不到？
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1.用引物结合到特定的DNA序列上以扩增相关基因，即利用一种叫作多聚酶链式反应（Polymerase Chain Reaction，PCR）的基因进行数千次扩增以便测量。
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2.该类基因的调控区已经与GFP融合。
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3.“Why mouse matters,” National Human Genome Research Institute,National Institutes of Health, Washington, DC, https://www.genome.gov/10001345.
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4.A. J. Keeney and S. Hogg, “Behavioural consequences of repeated social defeat in the mouse: Preliminary evaluation of a potential animal model of depression,”Behavioural Pharmacology10, No. 8 (1999): 753-764.
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5.科学家进行过的强制小鼠游泳实验：V. Castagné, P. Moser, S.Roux, and R. D. Porsolt, “Rodent models of depression: Forced swim and tail suspension behavioral despair tests in rats and mice,”Current Protocols inNeuroscience55, No. 8 (2011): 11–18. Or see D. A. Slattery and J. F. Cryan,“Using the rat forced swim test to assess antidepressant-like activity in rodents,”Nature Protocols7, No. 6 (2012): 1009–1014. For effects in humans see A. L. Duckworth and M.E.P. Seligman, “Self-discipline outdoes智商in predicting academic performance of adolescents,”Psychological Science16,No. 12 (2005): 939-944。
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6.神经递质一旦被送回突触前神经元（presynaptic neuron），它们就会在MAO-A作用下被回收利用。单胺氧化酶抑制剂之前曾被用作抗抑郁药物。
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7.“Rs909525,” SNPedia, http://www.snpedia.com/index.php/Rs909525.
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8.D. Conley and E. Rauscher, “Genetic interactions with prenatal socialenvironment effects on academic and behavioral outcomes,”Journal of Health and Social Behavior54, No. 1 (2013): 109-127; J. M. Fletcher and S. F. Lehrer,“Genetic lotteries within families,”Journal of Health Economics30, No. 4(2011): 647-659.
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9.要注意的是，科研人员从动物实验中虽然得出了合理的理论，能够指导他们选择分析的位点，但他们并没有能够将人类行为与动物行为对应起来的完备理论。
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10.现在有许多人致力于消除出版偏倚。一方面，非同行评议的网络数据库之可用性被纳入考虑，如果使用的话科研人员便可以将没得出有效结果的无用数据及结果发表在网上。bioRxiv数据库（http://biorxiv.org/about- biorxiv）就是一个例子。另一方面，科学家在进行科研分析之前可能需要在网上进行预注册，将他们的假设以及将要执行的测试登记在网上（这往往在申请科研经费之时有必要进行）。这样一来学者在进行研究之前就不得不认真考虑他们该如何去做科研，同时杜绝了“钓鱼”行为。在S. Mathôt的文章中可以看到对于预注册行为的总结（S. Mathôt，“The pros and cons of pre-registration in fundamental research,” Cognitive Sciences and More,http://www.cogsci.nl/blog/miscellaneous/215-the-pros-and-cons-of-preregistration-in-fundamental-research）。最后，也有人努力去重复实验来证明发现的真相，这种努力十分可敬。例如，“Estimating the reproducibility of psychological science,” Reproducibility Project: Psychology, Open Science Framework, https://osf.io/ezcuj/wiki/home/。
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11.更普遍的是，科研与统计实验的预注册也存在着问题。有人担心预注册这一硬性要求可能会将许多创新性研究与奇思妙想和低质量的诱导性课题一同埋没。L. C. Coffman and M. Niederle, “Pre-analysis plans have limited upside, especially where replications are feasible,”Journal ofEconomic Perspectives29, No. 3 (2015): 81-97, http://pubs. aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.29.3.81。
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12.C. F. Chabris, B. M. Hebert, D. J. Benjamin, J. Beauchamp,D. Cesarini, M. van der Loos, M. Johannesson, et al.,“Most reported genetic associations with general intelligence are probably false positives,”Psychological Science23, No. 11 (2012): 1314–1323.
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13.考虑这样一个有趣的观点：你若生在贫民窟，侵略性的基因会把你送进监狱；你若生在富人区，它则会让你走向成功。
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14.这张图的好处在于，它不仅把统计学意义上最显著的SNP显示了出来，而且将它们按顺序排列。因此，如果得到假阳性结果，它很可能显示为一个孤立的点，游离于临近区域之外。这是因为假阳性结果很可能只是由偶然因素所导致，或者干脆就是基因分型的误差。然而如果测得的结果是真实的，那么很可能在图上同一位置有许多点，呈现出有坡度的峰状。由于不同SNP与性状之间存在关联性，这些独立测试的结果就会以点的形式像这样分布。位于那些最重要的点附近的其他点也会强烈体现出其关联性，这就表明图上区域与性状变异有确切的关联。这是由于连锁不平衡现象，同一染色体上相邻的基因可以作为彼此的代理信号发挥作用，在附录6中有对这一现象更加详细的讨论。所以越接近关键点，信号就越强；反之亦然。在19号染色体的SNP处我们可以清晰地看到这一现象（图3.2右端）。
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15.Y轴显示的是P值的对数值（取负的以10为底的对数），也就是该结果可能来自随机抽样误差的概率。这样处理的目的是让较小的概率看起来“大一些”，整齐一些。图中虚线表示全基因组检测的P值阈值为5×10-8。
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16.如果所期望的表型或其他结果只出现在了一个样本中，研究人员往往会采取一种不可取的办法：将该样本随机分成两半，然后证明期望结果在两个样本中都成立。
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17.从观察样本中选择最佳SNP会导致“冠军魔咒”现象。这种现象会使重复实验样本的相关效应回归平均值。我们可以从这篇文章中找到例子：L. Xu, R. V. Craiu, and L. Sun, “Bayesian methods to overcome the winner’s curse in genetic studies,”Annals of Applied Statistics5, No. 1 (2011)
:201–231.
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18.虽然整体令人失望，但也有一个重要的例外——FTO基因。众多研究已经可靠地表明，该基因的差异能够预测BMI，以及多个对腰围有影响的中介行为。
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19.T. A. Manolio, F. S. Collins, N. J. Cox, D. B. Goldstein, L. A. Hindorff,D. J. Hunter, M. I. McCarthy, et al., “Finding the missing heritability of complex diseases,”Nature461, No. 7265 (2009): 747—753.
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