Genom-Analyse zeigt, dass die kombinierte Wirkung von vielen Genen, die auf der kognitiven Merkmale

Genom-Analyse zeigt, dass die kombinierte Wirkung von vielen Genen, die auf der kognitiven Merkmale

Individuelle Unterschiede in kognitiven Fähigkeiten bei Kindern und Jugendlichen sind zum Teil spiegelt sich in Variationen in Ihrer DNA-Sequenz, entsprechend einer Studie veröffentlicht in der Molekularen Psychiatrie. Diese winzigen Unterschiede im menschlichen Genom können zusammen verwendet werden, zu erstellen, so genannte polygene erzielt; die Summe einer Anzahl von genetischen Varianten, die ein Individuum trägt, spiegelt die genetische Veranlagung für ein bestimmtes Merkmal. Dies schließt Unterschiede in den schulischen Leistungen (wie gut Schüler in Deutsch, Mathematik und Wissenschaft), wie viele Jahre der Ausbildung, die Sie abgeschlossen und deren IQ im Alter von 16 Jahren.

Forscher am King ‚ s College London, UK analysierten genetische Daten von 7,026 Großbritannien Kinder im Alter zwischen 12 und 16 enthalten in der Twins Early Development Study, einer Langzeitstudie der Zwillinge geboren, in England und in Wales zwischen 1994 und 1996. Intelligenz und schulischen Leistungen im Alter von 12 und 16, und Ihre assoziierten genetischen Varianten, die untersucht wurden. Intelligenz wurde bewertet, über verbale und non-verbale web-basierte IQ-tests. Pädagogische Leistung wurde bewertet, wie gut die Schülerinnen und Schüler haben in Deutsch, Mathematik und den Naturwissenschaften, die sind obligatorisch in Großbritannien.

Die Forscher zeigten, dass polygene erzielt, in denen die kombinierte Wirkung von mehreren genetischen Varianten, die möglicherweise voraussagen, bis zu 11% der Unterschiede in Intelligenz und 16% der Unterschied im Bildungsstand zwischen Personen.

Andrea Allegrini, der entsprechende Autor, sagte: „Die Auswirkungen der einzelnen Varianten auf ein bestimmtes Merkmal sind oft extrem klein, und schwer zu erfassen, genau. Jedoch, die meisten Verhaltensmerkmale teilen, die einen erheblichen Anteil der genetischen variation, das ist ein Anteil von genetischen Varianten beeinflussen mehrere Züge zur gleichen Zeit. Der Grad, zu dem gemeinsame genetische Einflüsse Konto für den ähnlichkeiten zwischen den traits ist bekannt als genetische Korrelation.

Multivariate (so genannte multi-trait) genomische Ansätze machen Gebrauch von genetischen Korrelationen zwischen traits zur genaueren Schätzung der Effekte der genetischen Varianten auf ein bestimmtes Merkmal. Diese können verwendet werden, zur Erhöhung der Vorhersagekraft der polygene erzielt. Wir verglichen mehrere neuartige state-of-the-art, multi-trait-genomische Methoden zu maximieren polygene Punktzahl Vorhersage.“

Die Autoren fanden heraus, dass bei der Analyse von genetischen Varianten im Zusammenhang mit der Intelligenz, Sie waren in der Lage, vorherzusagen, 5,3% der Unterschied in der Intelligenz zwischen Individuen im Alter von 12 Jahren und 6,7% der Differenz, im Alter von 16 Jahren. Für Bildungsabschlüsse, die genetische Varianten im Zusammenhang mit der Schulbildung (Schuljahre), prognostizierte Sie ein maximum von 6,6% der Differenz, im Alter von 12 und 14,8% im Alter von 16. Die Autoren zeigten auch, dass die Analyse von Varianten im Zusammenhang mit Bildungsniveau erlaubt Sie Vorhersagen 7.2% der Varianz in der Intelligenz im Alter von 12 und 9.9% im Alter von 16, weil die genetische Korrelation zwischen den beiden Merkmalen.

Wenn man einen multivariaten/multi-trait-Ansatz, und das hinzufügen von drei weiteren, genetisch korrelierte Merkmale und Ihre zugehörigen Gene an die Analyse -, Vorhersage-Genauigkeit verbessert, um 10% der Differenz in der Intelligenz im Alter von 16 und 15,9% der Unterschied in den schulischen Leistungen. Die Autoren testeten auch drei unterschiedliche genomische Methoden zu zeigen, dass die prädiktive Genauigkeit war ähnlich.

Andrea Allegrini sagte: „Unsere Ergebnisse zeigen, dass es keine nennenswerten Unterschiede zwischen der multi-trait-Vorhersage-Methoden, die wir getestet haben. Obwohl diese Methoden beschäftigen verschiedene mathematische Modelle, Sie kommen zu ähnlichen Schlussfolgerungen. Dies ist äußerst ermutigend, denn es zeigt, dass unsere Schätzungen sind robust, Sie sind in der Regel stabil über Methoden getestet.“