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遗传学与择偶
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那些携带阿尔茨海默病易感基因APOE4的人(他们在人群中会日益减少，并且更可能会来自社会、经济地位低的家庭），随着他们长大成人，到了结婚成家的年龄，他们身上会发生什么呢？约会服务与基因服务绑定，承诺筛查出APOE4携带者，提供潜在配偶的未来收入、寿命或生育力的多基因分数，这样的日子还有多远？eHarmony（美国婚恋交友网站）整理了一份包含400个问题的调查得到的数据，14为客户之间的配对提供建议，下一步它将会为每个人再增加100万条左右的（遗传）信息，为配对提供参考。客户可以一方面考虑潜在伴侣的BMI或医疗支出的（遗传）预测结果；另一方面暗自衡量自己对（当前）健美（或苗条）身材的偏好。另外，新一代的精明“淘金者”也可能会出现，努力挖掘多金短命的伴侣。
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关于潜在伴侣的新信息将会带来目前尚不存在的一套新决策权衡机制。我们将面临“交易”的不同方面——是否选择现在漂亮，但是（根据遗传预测）之后会百病缠身的对象。如果对方能传递给孩子的“遗传潜力”很高，有些人也可能会选择长得不那么漂亮的配偶15——在认真阅读对方的资料，发现他的精子中满溢着德智体全面发展的藤校学生基因之后。16
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这种过程可能导致两种择偶市场的分层和分离——根据表型选择的约会市场，以及根据基因型选择的婚姻市场。当然，这两个市场现在也存在。在约会或者非长期关系中，人们可能会选择虽然吸烟，但喜欢“找乐子”的对象；然后在结婚时选择没有不良嗜好，事业心强（或者顾家）的伴侣。17APOE4携带者是否会在婚姻配对网站中被筛选出去呢——不一定是eHarmony正式把他们清理出去，而是其他用户会有意识地避免跟他们交往。这种极端情况不太可能发生，但一些配对市场的调查表明，APOE4携带者将在配对中处于不利地位，而且相较于基因组革命揭示他们的基因状况之前，可能需要跟本来不会选择的对象“凑合过”。那些（根据遗传预测）生育力较低的人会如何呢？
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但是还有一个潜在的问题：根据来自配对双方的遗传信息（不仅仅是写在公开资料里的），约会配对机构可能会尝试通过基因间的相互作用来预测何种组合更可能产下高素质的后代。你还记得受精后遗传大洗牌的重要性吗？当我们生一个孩子时，我们只会传递大约一半的有利或不利的遗传禀赋，另一半则来自伴侣。但是，可能会有一些对象与你自己的DNA特别互补，如果只是浏览精子库的活页册，或完成eHarmony或OkCupid上的400个调查问题，你可能不会想到配对达人竟然是他们。随着配对服务越来越善于找出这些组合，其他建立长期关系的方式又会经受何种变化呢？虽然我们没有发现证据表明20世纪出生的人选型婚配的程度在加深，18但是这些结果都来自从基因角度来看在“盲目”择偶的人。有可能发生的是，一旦基因型信息更容易获得，有些人就去会利用它。按照大多数医疗技术的模式，19首先和最常使用这些数据的就是地位高的人，20从而导致遗传选型婚配带来的社会分层。即使分数的预测力较低，对它们的选择也可能存在阶级差异，并导致对不平等的二次效应。
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迈向个体化环境与政策
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如果一些约会网站建议基于遗传互补性择偶，我们还可能考虑哪些其他类型的配对呢？其中一种就是，基于遗传学和环境的互补性配对。这是第七章中基因环境相互作用讨论的延伸，涉及为人们匹配对他们的基因型最有效的药物治疗——但现在联系更为紧密。
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什么时候我们应该根据重要的基因环境相互作用证据做出行动呢？一个极端的例子就是，从资源丰富的环境（例如，教师数量较多）中清除“蒲公英型”，原因是他们对这些环境不会做出回应（事实上，我们还应该把“蒲公英型”置于艰难困苦的环境中，从而就产生了争议）。然而，正如我们在第七章中所讨论的，目前预测“蒲公英型”状态的能力还非常粗糙。但是随着时间的推移，技术和数据可能会取得实质性进步，让我们无须再考虑“能不能”准确地将学生置于他们适宜的环境中，而只需考虑“该不该”这样做。从效率来看，这笔账很容易算——我们不应该把资源浪费在不会造成影响的人身上（例如，为健康个体提供治疗）。然而，谈到平等，问题就复杂了。“蒲公英型”基因的分布可能不是均一的——有的孩子可能在学习方面是“蒲公英型”，而在体育方面是“兰花型”；甚至可能差别更细微，在数学上是“蒲公英型”，在语文上是“兰花型”。因此，平等议题可能就会关注对于不同的表型来说，对其有利的环境是否存在，以及孩子是否都能够进入这些环境。如果我们把注意力集中在对数学有利的环境中，那么“数学兰花型”就会蓬勃发展（“数学蒲公英型”则不受影响），但相对来说，“语文兰花型”（和“运动兰花型”）的日子就没那么好过了。
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关于遗传因素如何使政策造成不平等，我们以越战征兵和《退伍军人权利法案》为例。我们讨论了如何用20世纪60年代后期“抽签征兵”的自然实验来研究参与越战的影响，因为征兵号码是真正随机分配的，就像医学试验中的药物组和安慰剂组一样。我们说明了如何利用吸烟倾向基因型的差异，来阐明应征入伍对终身吸烟行为，还有之后患肺癌的不同影响。抽签征兵将士兵随机地置于高压力、多香烟的环境中，不仅造成了老兵和其他人在健康上的不平等，而且造成了老兵群体内部本来不会出现的不平等。也就是说，在接触不到烟草的情况中，吸烟基因型并不重要，因为根本没有人吸烟。但是通过随机地让人接触到烟草，基因型导致的不平等就会出现。当然，不管我们是否去研究，基因差异都会对接触烟草和战争压力的人造成不同的影响。21接下来的问题是，在了解了压力和基因型之间的基因环境相互作用后，美国政府是否应当制定个体化政策（在这种情况下，这也许意味着将征兵工作的重点放在特定的基因型上）？
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能够造成遗传不平等的，并不只是这样被动地处于某种境遇下。想要为大家提供帮助的积极政策也可能产生基于基因型的不平等，被视为20世纪后半叶最伟大政策之一的《退伍军人权利法案》就是一例。它和佩尔助学金项目以及其他政策共同让许多美国人圆了大学梦，如果没有这些政策的话，他们本来不可能接受高等教育，也不会获得日后的职业机遇。经济学家耶瑞·布尔曼（Jere Behrman）及其同事的研究表明，《退伍军人权利法案》事实上降低了家庭（即阶级）背景对教育程度的影响。22所以，由于《退伍军人权利法案》的颁行，越战老兵的平均教育程度高于其他人。当然，由于许多无力承担大学费用的年轻男女参军入伍（部分是因为《退伍军人权利法案》），该政策缩小了大学生的阶级差距。然而，我们也发现，从《退伍军人权利法案》中获益最多的群体，是（从基因型上看）最倾向于继续攻读的退伍军人；其他人则不太可能利用这个机会。因此，尽管《退伍军人权利法案》为本来没有机会读大学的退伍军人提供了机会，却也可能在该群体内造成了不平等。23和吸烟的例子一样，无论我们是否去检测，这些不平等都会出现。检测个体基因型，观察基因型与政策的相互作用只是揭示了原本未被发现的分层方式。但是，基因分型也带来了一个问题：我们是否应该让大学入学政策向教育多基因分数高，但经济上有困难的群体倾斜？
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只要机会是可自愿获取而非“强制要求”的，这种棱镜效应就会出现，即受益者总是那些由于遗传（或社会）因素而最有能力利用政府（或其他机构）提供的机会的人。减少了一方面的分层现象，另一方面的分层反而会随之增大。我们可以将它与强制每个人上学，而不是仅仅让每个人都有机会上学的政策对比来看。后者听起来有点严苛，但正是因为长期推行义务教育，美国大多数州的平均受教育年限才从150年前的几乎为0增加到现在的10~11年（取决于学生的生日）。
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我曾多次提到，无论我们是否检测个体基因型，对普遍（或有针对性的）政策的遗传差异化反映都会存在。但是，有意识地使用多基因分数（如越南研究中的教育成绩）将人们分别置于不同环境中就不一样了。首先，除了道德问题之外，我们并不了解这些分数内部的因果关系，也不知道教育多基因分数较高就会导致学习成绩好，或者更准确地说，我们不知道这些分数如何与环境等各方面相互影响。事实上，多基因分数的一个特征在这里至关重要。由于分数计算时使用的数据集混合了来自世界各地的人群，24他们面临的环境具有巨大差异，因而，这些分数所表达的信息可能只是在不同环境下“最稳定的”遗传信号。在制定这些分数时，我们主要描述的是在西方工业化世界的各种环境下都起作用的遗传变异，而不是对环境差异最为敏感的基因。这就意味着，基于多基因分数将人们分到不同环境中可能是误用。
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换言之，正如第七章所提到的那样，研究者正在努力开发新的多基因分数，它们预测的不是表型的平均水平（如身高或教育水平），而是要将结果内部的差异联系起来。它们就是所谓的“可塑性”分数，能够发现对环境影响响应较强或较弱的个体。例如，在2012年，《自然》杂志中的一篇论文就用vGWAS方法识别了与身高和BMI变异相关的位点。25
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敏感遗传信息的公开性
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一旦我们全都满意地找到DNA最合适的伴侣，生出了素质最高的超级宝宝，结果突然黑客入侵了23andme，窃取了我们的遗传数据，那怎么办？我们需要做好准备面对一种情况：我们“公开地”拥有了每一个人的遗传信息。我们的住址、病史、事业成就、家庭照片等原本私密的信息在网上越来越容易获取。雇主和大学在考虑候选人时会浏览Facebook和Twitter（和潜在配偶一样）。大规模的黑客攻击可能会一次性泄露上千万人的私人信息，而你的遗传资料很可能就在其中。事实上，一组研究人员最近成功利用参与实验的匿名个体发布的遗传信息，通过Google搜索和一个家谱网站查明了他们的身份。26更令人不安的是，研究人员还能够识别参与者的其他家庭成员，即使他们没有参与研究。遗传信息越来越多地被用于追踪失散已久的亲属，特别是在寻找亲生父母的领养儿童。精子供体也上演着类似的寻亲故事。对个人、公司和国家的遗传信息的各种用途，如果政府有发言权的话，它又该说些什么呢？
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立法机关最近才开始制定反对遗传歧视的法律措施——但这些法律主要关注的是保险公司和雇主。这种做法可能产生更广泛的遗传歧视，以及随后的遗传分层又如何处置？具有“优秀”基因的人可能开始大肆宣扬，而不宣扬多基因分数的人就会被怀疑是因为分数低。这些分数是否就像ACT或SAT分数一样，虽然可以探知，但是出于礼节不应该讨论呢？
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我们现在已经能感受到未来基因分型普及化时的社会后果了。例如，在许多司法管辖区，嫌疑人被执法人员拘留时都会进行DNA采样，接下来可以与其他罪犯的DNA数据进行比对。媒体上有不少关于无辜者在DNA帮助下平反昭雪的故事——通常在数年后。无辜者拯救项目（The Innocencce Project）于1992年在卡多佐法学院启动，率先发起了一项运动，基于往往被忽视的样本对草率的判决提起上诉。该项目的成功以及众多冤狱故事似乎表明，自由意志主义者应该欢迎这个法医学的新时代。
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对于控方而言，当在犯罪现场或强奸衣物中可以获得DNA时，DNA不啻是一种福音（除辛普森案外）。例如，现在可以通过血液或精液在嫌疑人和犯罪现场之间实现精确匹配。于是，将DNA应用于法庭似乎有益无害，减少了原本有缺陷的系统（依赖会出错的证词和其他较不“科学”的方法来确认罪犯身份）中的错误。27
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但是像大多数技术一样，法医遗传学也有增加现有不平等现象的趋势。如果你因为之前犯过罪，而且你记录在案的体液与新犯罪现场发现的体液相符，这当然对你很不幸，但我们很难说它存在内在的、系统性的不公平。先前犯过罪的人比不在DNA记录系统中的人更容易被抓住。然而，如果你的兄弟姐妹或母亲已被执法人员做过基因分型，那么即使你之前完全没犯过罪，你也更可能由于遗传信息而遭到逮捕。换言之，由于你的DNA指纹，你会被认定为与兄弟姐妹最接近的亲属。有了这些信息，再加上刑侦工作，这就相当于你本人也记录在数据集中了。DNA指纹现在甚至可以识别表亲或孙辈，虽然准确性要低一些。所以，如果你的亲属的信息被记录在案的可能性较大，你也因此更有可能被锁定——即使你完全没有前科。当然，在这种情况下，不公平的地方不在于你可以通过DNA被追踪到，而在于杀了人，但是由于身份优越而没有亲属的DNA记录在案的人会逍遥法外。再加上被认为存在于刑事司法系统中的阶级或种族分层现象，DNA可能会掀起一场放大现有不平等的大风暴。
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越匹配，越幸福
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尽管你的遗传信息被公开发布在互联网上（或在犯罪数据库中）很可怕，但公开敏感的遗传信息还是与同样敏感的财务信息有一个区别：你可以改银行卡号，却改不了基因。
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真的改不了吗？
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也许不久我们就能修改自己的遗传密码了。CRISPR /Cas9系统（CRISPR意为规律成簇的间隔短回文重复；Cas9是“CRISPR关联蛋白9”的缩写）的新技术正带领我们走向编辑基因的美丽新世界。简而言之，该技术会预先将病毒DNA片段加入细菌基因组，从而实现编辑基因组特定位点的功能。这些Cas基因编码对应于一类酶（Cas9内切酶），它们可以切掉某位点上DNA的一条或两条链，将这一小段（希望去除或替换的）DNA切除。接着，随着DNA链自行愈合，供体DNA（由科学家提供）就会被插入。CRISPR技术在2012年首次应用，已被用于酵母、苍蝇，还有人类（迄今为止还是用于无法存活的胚胎形式）。28你对父母传给你的APOE4变体不满意吗？改了它！
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