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30.N. Chatterjee, B. Wheeler, J. Sampson, P. Hartge, S. J. Chanock, and J.-H. Park, “Projecting the performance of risk prediction based on polygenic analyses of genome-wide association studies,”Nature Genetics45, No. 4(2013): 400-405; F. Dudbridge, “Power and predictive accuracy of polygenic risk scores,”PLoS Genetics9, No. 3 (2013): e1003348.
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31.H. D. Daetwyler, B. Villanueva, and J. A. Woolliams, “Accuracy of predicting the genetic risk of disease using a genome-wide approach,”PLoSOne3, No. 10 (2008): e3395.
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32.归集法是很有用的。归集法将被测SNP取样，将其与人类基因组密度工程（Human Genome Diversity Project）给出的基因组参考数据对比（此基因组经过完全测序，几乎每个碱基对都在人群中存在大量变异记录）。基于这些SNP在参考基因组中的概率数据，我们可以对实验未检测的SNP概率值进行分配。由于连锁不平衡，这种做法是可能的。LD变种在染色体局部遗传，而给定SNP是某种变种的概率值，与周边者息息相关。参考基因组被测序的程度越高，SNP芯片的分型就越密集。人群中由于瓶颈效应或漂变存在的变异越少，归集的准确性也就越高。在附录6中我们会讨论归集与种族问题是如何直接相关的。对于当前的研究目的，重要的是记住这一点：这一方法发展得越来越好，但归集并不等同于对每个人每个位点的基因进行测序。
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33.Kaiser Permanente Research Program on Genes, Environment, and Health, Division of Research, Kaiser Permanente, https://www.dor.kaiser.org/external/DORExternal/rpgeh/index.aspx.
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34.D. Conley, B. W. Domingue, D. Cesarini, C. Dawes, C. A. Rietveld,and J. D. Boardman, “Is the effect of parental education on offspring biased or moderated by genotype?”Sociological Science2 (2015): 82—105.
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第四章 美国社会中的基因分拣和变动
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1.1959年，社会学家西摩·利普赛特（Seymour Lipset）和莱因哈德·本迪克斯（Reinhard Bendix）指出：“广泛的社会流动性一直与工业化相伴并且也是现代工业化社会的基本特征。在每个工业化国家，大部分人从事的职业与他们父母的大相径庭。” ［S. M. Lipset and R. Bendix,SocialMobility in Industrial Societies（Berkeley: University of California Press,1959）, p. 11.］用西布莉（Sibley）的话（引自布劳与邓肯略有修改的引言）便是：“一个人的自致地位（achieved status），也就是他在一些客观标准方面所取得的成就，比他的先赋地位（ascribed status），也就是他的家庭出身背景，更为重要。” ［P. M. Blau and O. D. Duncan,The AmericanOccupational Structure（New York: John Wiley, 1967）, p. 430］也就是说，精英统治的崛起并不仅仅是社会科学家的一个笑话。
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2.他们没有引用杨，这显然是一个重大遗漏。
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3.许多评论家尤其是社会学家指出，他们当时的论证尽管有趣但存在缺陷［C. S. Fischer, M. Hout, M. Sanchez Jankowski, S. R. Lucas, A. Swidler,and K. Voss,Inequality by Design（Berkeley: University of California Press,1996）］。例如，赫恩斯坦和默里被认为高估了基因对智商以及智商进一步对社会经济状况的影响。他们认为智商的效应就是遗传禀赋的效应，罔顾包括行为遗传学在内的大量文献。这些文献证明智商受到巨大的环境影响，甚至其遗传率取决于家庭的社会、经济地位。虽然批评众多，但值得指出的是，赫恩斯坦和默里的第二个更具争议的观点也并未大幅偏离许多社会学家持有的功能主义信条。例如，以下三条引语：
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①假如没有任何因素会不当影响应聘者竞争职业的机会，那么不可避免地只有那些最能胜任每种类型活动的人才会被挑中。决定工作分配方式的唯一因素是能力的多样性……
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②因此社会不平等是一种无意识的演变机制，社会通过这种机制确保最重要的职位由最有资格的人认真担任。
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③没有人敢说职业应该依据认知能力将我们分类，也没有人强行推进这一过程。而它在暗中发展，由看不见的手引导着。
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这些引语距今差不多正好50年了。第一条来自Durkheim［1893;inEmile Durkheim: Selected Writings, ed. A. Giddens（Cambridge: Cambridge University Press, 1972）, p. 181］；第二条来自K. Davis和W. E. More，“Some principles of stratification,”American Sociological Review10, No. 2(1945): 242–249；第三条来自《钟形曲线：美国社会中的智力与阶层结构》(Herrnstein and Murray, p. 52)。除了“认知能力”（cognitive abilities）一词在19世纪或20世纪中期没有得到广泛应用外，我们认为这些引用是相通的。
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4.Herrnstein and Murray,The Bell Curve, 109–110.
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5.Herrnstein and Murray,The Bell Curve，第91–92页。
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6.Herrnstein and Murray,The Bell Curve，第341页。
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7.B. W. Domingue, D. Conley, J. Fletcher, and J. D. Boardman,“Cohort effects in the genetic influence on smoking,”Behavior Genetics46, No. 1(2016): 31–42.
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8.这一结论也通过多基因分数方法获得，之后我们将进行更详细的讨论。我们所发现的类似结果是建立在一个重要的早期文献上的，该文献以双生子为研究对象并按出生队列对遗传率做了一张图：J. D. Boardman, C.L. Blalock, and F. C. Pampel,“Trends in the genetic influences on smoking,”Journal of Health and Social Behavior51, No. 1 (2010): 108–123。
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9.想想在美国出生的移民家庭子女，当父母来自贫穷国家时，他们往往长得比年长的家庭成员要高。最明显的例子可以参考埃塞俄比亚犹太人的情况。他们从极端低卡路里的环境中被空运到遍布牛奶和蜂蜜的土地上（以色列）。在1984年摩西行动（Operation Moses）中从亚的斯亚贝巴（Addis Ababa）撤离时，那些在迁移期间还处于子宫内的人比那些已经出生的人高得多。V. Lavy, A. Schlosser, and9 A. Shany,“Out of Africa: Human capital consequences of in utero conditions” (working paper w21894, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, 2016).
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10.对于像身高或BMI这类加性遗传的性状，如果我们依据出生队列对其进行划分，也能观察到相同的模式。尽管遗传力增加了，但我们并没有发现两段出生队列之间存在统计学上的显著差异。D.Conley, T. Laidley, D. W. Belsky, J. M. Fletcher, J. D. Boardman, and B. W.Domingue,“Assortative mating and differential fertility by phenotype and genotype across the 20th century,”Proceedings of the National Academy of Sciences(2016): 201523592.
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11.D. Conley, T. M. Laidley, J. D. Boardman, and B. W. Domingue, 2016.Changing Polygenic Penetrance on Phenotypes in the 20th Century Among Adults in the US Population.Scientific Reports, 6。这项工作的一个潜在问题是死亡率偏差（mortality bias）。由于健康与养老研究（HRS）中的受访者必须存活到2000年后才能得到基因型信息样本，因此在我们的分析中，早期出生队列的个体寿命高于平均水平。如果教育基因型分值低（通过多基因分数测量）但同时教育水平高（或相反）的个体较早死亡，我们可能在老年人群中观察到基因型和教育水平之间更强的相关性，而这一现象就是由于不同群体的死亡率不同导致的。然而这种情况是极不可能的，因为大量的研究文献表明教育水平与寿命呈正相关［A. Lleras-Muney,“The relationship between education and adult mortality in the United States,”Review of Economic Studies72, No. 1（2005）: 189–221］。如果多基因分数对寿命具有类似的积极影响（独立于教育水平），那么具有低教育程度和低多基因分数的人将面临最高的死亡率。在这种情况下，选择性偏差将有助于减弱多基因分数和教育水平之间的关系。由于这种选择性偏差对较老的出生队列作用更大，这将导致我们低估遗传因素重要性下降的程度。用于生成多基因分数的方法也可能影响我们的判断结果。
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平均而言，组成发现样本（discovery sample）（用于估计进行多基因分数计算的项目的权重）的出生队列的个体，比瑞典双生子注册局（Swedish Twin Registry）中登记的要更年轻些。发现样本中所有队列的平均出生年份为1951年，而我们的健康与养老研究中的样本平均出生年份为1941年。即使整体而言，遗传因素在不同时期的出生队列中重要性相似，但如果不同的遗传因素作用于不同的出生队列，那么用较年轻的出生队列构建的多基因分数在较老的出生队列中可能具有较差的预测能力。由于我们的多基因分数是从年轻的出生队列估算的，平均来说，这种偏差使它能更好地预测健康与养老中年轻群体的教育水平，因此，也不太可能驱动上述模式。
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最后，作为再次确认，我们使用弗雷明翰心脏研究样本的第2代和第3代进行同样的数据分析，样本在测定基因型时的中值年龄为39岁；因此，死亡率偏差的影响应该不大。类似地，我们发现，在该样本中，出生队列和多基因分数的预测能力的相互作用没有显著变化。样本大小仅为HRS的1/3，所以它也是效力不足的。
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12.全基因组复杂性状分析（GCTA heritability analysis）显示年轻和年长的出生队列之间没有变化，但也存在与身高和BMI分析一样的统计效力不足的问题。
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13.A. R. Branigan, K. J. McCallum, and J. Freese,“Variation in the heritability of educational attainment: An international meta-analysis,”SocialForces92 (2013)
:109–140。他们对全球双生子研究的元分析证明，“对于20世纪后半叶出生的个体，更多的教育成就方面的方差可以用遗传变异来解释”。然而，他们是基于样本之间的差异（不同国家的样本）得出此结论，而不是基于给定人口和样本中的差异。此外，他们所观察到的方差划分中的差异可能是由于双生子自身性质在不断变化导致的（更多的双生子是由于父母首次生育年龄上升而出生的），而这也被证明会影响基于双生子的遗传力估算［B. Devlin, M. Daniels, and K. Roeder.,“The heritability of IQ,”Nature388, No. 6641 (1997)
:468–471］。
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