【佳學(xué)基因檢測】學(xué)習(xí)成績基因與大腦形態(tài)的基因重疊：基因檢測的新發(fā)現(xiàn)

天賦基因檢測導(dǎo)讀

教育成就作為一種復(fù)雜的行為特征，不僅受到智力、性格、家庭環(huán)境等多重因素的影響，還與遺傳因素密切相關(guān)。隨著基因組學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的快速發(fā)展，基因解碼者們逐漸認(rèn)識(shí)到教育成就與大腦形態(tài)之間存在著內(nèi)在聯(lián)系。本文將探討教育成就與大腦形態(tài)測量之間的遺傳重疊，特別是在皮層厚度與認(rèn)知能力之間的關(guān)系，借助于大規(guī)模的UK Biobank腦成像與基因組數(shù)據(jù)，揭示這些變量之間的相互作用及其潛在機(jī)制。

教育成就與智力的遺傳關(guān)聯(lián)

近年來，基因解碼表明教育成就與智力之間存在高度的表型和遺傳相關(guān)性。教育成就通常被視為智力的代理表型，通過對教育成就的基因基因解碼，科學(xué)家們能夠識(shí)別與一般認(rèn)知能力相關(guān)的遺傳變異（Rietveld et al. 2014）。例如，Okbay等（2016）和Savage等（2017）基因解碼發(fā)現(xiàn)，教育成就的多基因評分與認(rèn)知測試得分和大腦體積之間存在顯著關(guān)聯(lián)，這表明遺傳對教育結(jié)果的影響可能通過大腦發(fā)展與智力表現(xiàn)得以介導(dǎo)（Elliott et al. 2018）。

數(shù)據(jù)與方法

UK Biobank數(shù)據(jù)

本基因解碼利用UK Biobank中的大規(guī)模腦成像和基因組數(shù)據(jù)。UK Biobank包含了大量參與者的教育成就和認(rèn)知能力信息，為我們提供了基因解碼教育成就與腦形態(tài)之間遺傳關(guān)聯(lián)的獨(dú)特機(jī)會(huì)。我們通過分析參與者的教育年限和語言-數(shù)理推理得分，探討這兩者與大腦皮層厚度之間的遺傳重疊。

遺傳關(guān)聯(lián)分析

通過對UK Biobank中教育成就和語言-數(shù)理推理得分的全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS），我們識(shí)別了158個(gè)和35個(gè)獨(dú)立的全基因組顯著位點(diǎn)，分別對應(yīng)教育成就和認(rèn)知能力。基因解碼中采用了不同的方法來估計(jì)影像數(shù)據(jù)和非影像數(shù)據(jù)的遺傳力，這種方法上的靈活性使我們能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

教育成就與認(rèn)知能力的關(guān)聯(lián)

認(rèn)知能力的測量

UK Biobank中的語言-數(shù)理推理得分由13個(gè)問題組成，涵蓋了數(shù)字推理、詞匯/語言推理和邏輯問題。該得分反映了個(gè)體在教育環(huán)境中獲得的知識(shí)（即“晶體智力”）和解決新問題的能力（即“流體智力”）。這種認(rèn)知測量方法與教育成就有著高度的遺傳相關(guān)性，這為我們后續(xù)的分析提供了有力支持。

大腦皮層厚度與認(rèn)知能力的遺傳重疊

我們的分析顯示，教育成就與大腦皮層厚度的遺傳相關(guān)性在雙側(cè)初級運(yùn)動(dòng)皮層和主要的左側(cè)上顳皮層中顯著。具體而言，這些區(qū)域不僅與教育成就相關(guān)，也與語言和聽覺相關(guān)的腦區(qū)（如布羅卡區(qū)和韋尼克區(qū)）有所重疊，表明教育成就與認(rèn)知測量可能具有共同的遺傳起源。

討論

結(jié)果的解讀

本基因解碼的結(jié)果為教育成就、認(rèn)知能力與大腦形態(tài)之間的復(fù)雜關(guān)系提供了新的見解。盡管教育成就受到環(huán)境因素的影響，但遺傳因素在其中同樣發(fā)揮著重要作用。這些發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)了基因與環(huán)境交互作用的復(fù)雜性，以及教育如何塑造大腦結(jié)構(gòu)和功能。

教育成就與大腦結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)關(guān)系

既往基因解碼表明，智力與大腦結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系是動(dòng)態(tài)的，并受時(shí)間和性別的影響（Reiss et al. 1996；Gur et al. 1999）。在本基因解碼中，我們控制了年齡和性別的影響，以盡量消除它們對認(rèn)知表現(xiàn)和大腦結(jié)構(gòu)的潛在非線性影響。然而，由于UK Biobank的參與者主要為中年及老年人，我們的結(jié)果可能不適用于其他年齡段。

未來基因解碼的方向

未來的基因解碼應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步探討教育成就對認(rèn)知能力和大腦形態(tài)的影響機(jī)制。這可以通過結(jié)合功能性磁共振成像（fMRI）、白質(zhì)體積測量以及復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)。這種多模態(tài)成像的數(shù)據(jù)整合將為理解教育成就與認(rèn)知能力之間的關(guān)系提供更為全面的視角。

天賦基因檢測共識(shí)性意見

本基因解碼揭示了教育成就與大腦皮層厚度之間的遺傳重疊，為理解教育與認(rèn)知能力的生物學(xué)基礎(chǔ)提供了新的視角。盡管存在著復(fù)雜的環(huán)境因素影響，但遺傳在教育成就和大腦形態(tài)中的作用不容忽視。未來的基因解碼將進(jìn)一步探討這些關(guān)系，以促進(jìn)教育科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展。

天賦基因數(shù)所據(jù)庫數(shù)據(jù)源

Okbay, A., et al. (2016). "Genetic variants associated with educational attainment." Nature.
Savage, J. E., et al. (2017). "Genome-wide association study reveals novel loci associated with educational attainment." Nature.
Sniekers, S., et al. (2017). "Genome-wide association meta-analysis of 78,000 individuals identifies new loci for educational attainment." Nature Genetics.
Rietveld, C. A., et al. (2014). "Epidemiology of intelligence: Insights from the UK Biobank." Nature.
Elliott, M. L., et al. (2018). "Genetic influences on brain structure and function." Cerebral Cortex.

通過深入分析教育成就與大腦形態(tài)的遺傳基礎(chǔ)，我們希望為未來的教育干預(yù)和認(rèn)知提升策略提供科學(xué)依據(jù)，同時(shí)為基因檢測技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用探索開辟新的路徑。

(責(zé)任編輯：佳學(xué)基因)