科学家展示了后天和遗传如何共同塑造成功

科学家展示了后天和遗传如何共同塑造成功

你的基因和成长经历在多大程度上决定了你的成功？挪威的一项具有里程碑意义的研究概述了遗传学、家庭和社会政策之间复杂的相互作用，以塑造谁的蓬勃发展。

在最近发表在《杂志》上的一篇文章中自然交流研究人员研究了环境和遗传对挪威社会经济地位（SES）的四个关键指标的影响，即财富、收入、职业声望和教育程度。他们的结果表明，遗传变异始终解释了教育程度和职业声望方面的更多差异，其中教育通常表现出最大的遗传影响。

环境因素 另一方面，家庭环境因素对教育水平和财富的偏差影响更大。该研究指出，由于样本特征，其估计值可能适用于挪威人口中的中上层阶级。作者还指出，他们的结果可能无法推广到社会经济更加多样化或非欧洲人群。

背景

SES 与重要的生活结果密切相关，包括主观幸福感、死亡率和健康。因此，了解SES的遗传和生态基础是一个主要的研究重点。然而，SES 是一个广泛且测量不一致的结构，一项审查确定了 149 个独特指标。

研究人员通常关注四个关键社会经济地位指标的共同核心：财富、收入、职业声望和教育程度。尽管它们被广泛使用，但对其遗传和环境基础的系统比较仍然有限。遗传力定义为由于遗传因素引起的性状变异的百分比，可以使用基于家族或基因型的方法进行估计。

然而，这些方法通常会产生不同的估计值，基于家庭的研究通常显示出更高的遗传力。不同人群、年龄组和测量方法之间的差异使这些差异进一步复杂化。许多研究还依赖于自我报告的 SES 数据，这可能会引入显着的偏差。尽管财富具有核心地位且分配不平等，即使在平等主义社会中，关注财富的研究也存在显着差距。

关于该研究

本研究使用来自挪威同质样本的基于登记的客观数据。它在单个群体内使用多种遗传力方法来确保一致性并减少误差，并比较和对比环境和遗传因素在 SES 指标中的作用。

超过 170,000 名 35 岁至 45 岁的挪威成年人的数据来自国家人口登记册。研究人员选择这个年龄范围是为了捕获稳定的 SES 信息，同时确保指标之间的一致性。

该研究通过使用财富、职业声望、收入和教育水平的行政记录，最大限度地减少与自我报告数据相关的测量误差和偏差。对于收入、财富和职业声望，这些指标是11年（35至45岁）期间的平均值，而教育水平是这一时期的最高记录，可以进行可靠和客观的估计。

为了检查 SES 的生态和遗传组成部分，该研究应用了四种遗传力估计方法：两种基于家族的方法和两种基于基因型的方法。为了确保可比性，这些方法适用于从同一基础人群中抽取的子样本。研究人员还使用结构方程模型和降维技术进行了多变量分析，以评估四个 SES 指标的环境和遗传影响的重叠程度。

挪威因其广泛的福利体系而被选中，该体系减少了环境变异性并改善了遗传差异的相对影响。该国的全民教育和医疗保健、强大的社会保障和高代际流动性创造了一个环境，使社会经济地位差异较少受到经济障碍的影响。

关键研究问题集中于估计遗传、非祖先和共享环境因素的相对贡献、方法之间的差异以及四个 SES 指标之间影响的重叠。

结果

本研究使用四种遗传力估计方法来评估环境和遗传学对教育、职业、财富和收入的贡献。研究人员发现，所有方法和指标的遗传力估计均具有统计显着性，其中教育对遗传的影响最大。

财富遗传力与基于家庭的估计相似（25% vs. 30%），但高于基于基因型估计的收入（12% vs. 6.5%）。估计值因对共同环境相关性的假设而异，尤其是在表兄弟之间。

共同的环境影响对于教育和财富来说意义重大，但对建模决策很敏感。四个指标之间的遗传相关性从中度到高度（0.35-0.96）不等，表明存在共同和独特的遗传影响。

主成分分析揭示了遗传和共享环境成分的一维结构，但非祖先环境的模式更为复杂。特别是，个人环境将较长的教育时间与较低的收入联系在一起。

结果表明家庭对社会经济地位的贡献很大，但也强调了四个社会经济指标不同程度重叠的个人环境因素的影响。作者还指出，基于基因型的遗传力估计可能会因人口分层和间接遗传效应而夸大，这在解释人口水平结果时尤其重要。

结论

本研究利用可靠的登记数据和各种方法，为挪威的关键社会经济地位指标提供了全面的遗传力估计。教育显示遗传学的贡献最高，这与英国的结果一致。

共享环境显着影响教育和财​​富，特别是当表亲相关性被现实建模时。

该研究的优势包括样本量大、方法之间的严格比较以及新颖的财富估计。然而，其局限性包括对人口水平估计的依赖，而间接遗传效应和对共享环境的假设可能会夸大这一估计。此外，作者建议，使用单一综合 SES 指数的常见方法可能无法捕获很大比例的个体环境影响，并且应在知情的情况下使用此类指数。

研究人员在解释他们的结果时强调了伦理考虑，即遗传影响并不意味着决定论；社会经济成果是由社会背景和政策决定的。遗传力不是固定的；这是一项人口统计数据，不能应用于个人，并且会因情况而异。

总体而言，结果凸显了社会经济地位发展的复杂性，受遗传、共同家庭环境和个人因素的影响。未来的研究应该检查更细粒度的指标并完善对大家庭环境影响进行建模的方法。

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