Если бы корреляция была равна 0, диаграмма рассеяния выглядела бы скорее круглой, чем овальной, что указывало бы на отсутствие связи между показателями полигенности и ростом. Если бы корреляция была равна 1, диаграмма рассеяния была бы прямой линией. Прогноз роста на основе полигенной оценки роста находится между отсутствием прогноза и идеальным прогнозом, на что указывает корреляция 0,39.
На овальной диаграмме рассеяния видно, что более высокие показатели полигенности коррелируют с большим ростом. Но есть вариативность. Например, мой реальный рост находится на уровне 99-го процентиля, но моя полигенная оценка находится на уровне 90-го процентиля. Возможно, это несоответствие связано с какими-то факторами окружающей среды, такими как хорошее питание или отсутствие болезней. Но, скорее всего, это просто случайная флуктуация, учитывая умеренную предсказательную силу полигенной оценки.
Есть гораздо более экстремальные выбросы, чем я. Самая высокая полигенная оценка роста в крайнем правом углу рисунка у человека, чей фактический рост немного ниже среднего. На другом конце распределения самый низкий показатель полигенности у человека, чей фактический рост близок к среднему для населения.
Некоторые ученые использовали эту неточность, чтобы доказать, что полигенные оценки нельзя использовать для индивидуального предсказания. Корреляция между полигенными баллами и ростом не равна 1 и не может быть равна 1, потому что наследуемость меньше 100%, а наследуемость является потолком для предсказания полигенных баллов. Однако корреляция 0,39, объясняющая 15% дисперсии, дает нам большую прогностическую силу, чем мы имеем для других предикторов, например, предсказывая рост людей по росту их родителей.
Для любой полигенной оценки особенно сильные предсказания можно найти в крайних точках. Например, посмотрите на диаграмму рассеяния для высоты в Рисунок 5 . Вы можете видеть, что средний рост людей с низкими показателями полигенности намного ниже, чем средний рост людей с высокими показателями полигенности. На рис. 6 это показано путем разделения выборки на десять групп одинакового размера (децили, каждая из которых составляет 10 процентов выборки) на основе их полигенных оценок роста и последующего расчета среднего роста каждой группы.
Существует тесная взаимосвязь между средней полигенной оценкой и средним ростом. Например, средний рост людей в самом низком дециле полигенных баллов находится на уровне 28-го процентиля, тогда как средний рост людей в самом высоком дециле полигенных баллов находится на 77-м процентиле.
Линия, проходящая через каждую точку данных, называется стандартной ошибкой. Длина линии указывает диапазон оценок, которые можно было бы ожидать в 95% случаев. Обратите внимание, что стандартная ошибка относится к среднему значению каждой группы, а не к ошибке оценки отдельного балла. Другими словами, стандартная ошибка для верхнего дециля означает, что в 95% случаев средний рост людей в этом дециле будет между 72-м и 82-м процентилем. Это не означает, что реальный рост 95% лиц из верхнего дециля полигенных показателей будет находиться в этом диапазоне.
Децили полигенной оценки роста
Рисунок 6. Средний рост людей из нижних 10% до верхних 10% полигенных показателей роста.
Примечание . Из-за большой гендерной разницы в росте рост был скорректирован с учетом пола, а результаты были стандартизированы. По этой причине результаты представлены в виде процентилей, а не в сантиметрах. Точки указывают средний рост людей в каждом из децилей полигенной оценки. Линия, проходящая через каждую точку, представляет собой стандартную ошибку среднего значения, которая указывает диапазон оценок, которые можно было бы ожидать в 95% случаев.
Самый четкий способ выразить это решающее различие между групповыми и индивидуальными различиями состоит в том, чтобы сравнить распределение оценок для индивидуумов в группах с самыми низкими и самыми высокими показателями полигенности. На рисунке 6 показана большая разница в среднем росте между самым низким и самым высоким децилями полигенных баллов. На рис. 7 показаны те же
средние различия в росте, но, кроме того, показано распределение индивидуальных различий вокруг этих средних групповых значений.
Я учусь в TEDS
Рисунок 7. Распределение роста для лиц в самом низком и самом высоком децилях полигенных баллов по росту.
Несмотря на среднюю разницу в росте, показанную пунктирными линиями, люди в двух группах сильно различаются по росту. Совпадение между двумя группами составляет 52 процента, а это означает, что в группу с самыми высокими показателями полигенности входят люди ниже ростом, чем большинство людей в группе с самыми низкими показателями полигенности, и наоборот.
Итак, если все, что вы знаете о людях, это их ДНК, вы можете предсказать их рост. Для групп людей с низкими или высокими показателями полигенности можно точно предсказать, что в среднем они будут различаться по росту. Однако, когда дело доходит до предсказания роста отдельного человека — например, вас — прогноз менее точен. Полигенные оценки полезны для индивидуального предсказания только до тех пор, пока мы помним, что предсказание является вероятностным, а не достоверным.
Способность полигенных оценок предсказывать рост с рождения может удовлетворить любопытство родителей и помочь баскетбольным скаутам, но рост не имеет такого большого значения с медицинской или социальной точки зрения, как другие характеристики. С другой стороны, вес коррелирует со многими последствиями для здоровья и является ключевой переменной в психологии здоровья. Из-за сильной корреляции между ростом и весом, около 0,6, используется более чистая мера веса, индекс массы тела (ИМТ), который корректирует вес по росту. Например, я вешу 114 кг (250 фунтов) с поправкой на рост, пол и возраст, мой ИМТ равен 30, что соответствует 70-му процентилю для британских мужчин моего возраста, тогда как мой реальный рост составляет 99-й процентиль.
Я был потрясен, обнаружив, что моя полигенная оценка ИМТ находится на уровне 94-го процентиля ( рис. 8 ). Моей первой мыслью было, что это пример недостаточной точности полигенных оценок, потому что мой реальный вес находится на уровне 70-го процентиля. В конце концов, полигенная оценка ИМТ предсказывает только 6 % дисперсии, что намного меньше, чем 15 % дисперсии роста, предсказываемой полигенной оценкой роста. Однако, поразмыслив, моя оценка вряд ли может быть статистической случайностью, потому что она очень высока. Я также понял, что у моего генеалогического древа очень тяжелые ветки. Более того, по правде говоря, я постоянно борюсь за то, чтобы удержать свой вес.
Я пришел к выводу, что мой высокий показатель полигенности ИМТ имеет смысл. В любом случае, принятие моей полигенной оценки ИМТ оказало хорошее влияние на мои попытки упорствовать в моей бесконечной битве за выпуклость, которая служит примером того, как полигенные оценки могут просветить самопознание . Главное, что мой высокий полигенный балл не означает, что я должен смириться с лишним весом. Это означает, что я генетически предрасположен к набору килограммов и мне труднее их сбросить. Предупрежден -значит вооружён.Эта генетическая предрасположенность включает как психологические, так и физиологические механизмы, такие как чувствительность к пищевым сигналам и чувство сытости. Знание своего полигенного индекса ИМТ помогает мне понять, что я не могу ослабить бдительность, потому что именно в такие моменты слабости — например, когда я устаю после долгого дня — я иногда поддаюсь этим манящим закускам в холодильнике. Я знаю, что мне было бы гораздо лучше, если бы у меня просто не было доступных закусок, чтобы соблазнить меня. Я также вижу, что страдаю от нехватки сытости, а это означает, что я изо всех сил пытаюсь перестать есть, даже когда знаю, что сыт. Даже когда я знаю, что наелась, мне трудно удержаться от того, чтобы не доесть все съедобное на столе. Простое осознание своего дефицита сытости помогает мне сдерживать переедание.