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如何科学预测后代的身高

身高是可以预测的吗?

是的,可以。

你以为是父亲和母亲的身高平均值?那为何儿子比女儿身高要高?要理解这个问题,就要懂得如何计算。下面介绍一下计算的方法。

身高的遗传因素

我们知道身高的影响因素简单分为:

     身高
    
    
     =
    
    
     遗传
    
    
     +
    
    
     环境
    
   
   
    身高 = 遗传 + 环境
   
  
 身高=遗传+环境

换为数量遗传学的公式:

     P
    
    
     =
    
    
     G
    
    
     +
    
    
     E
    
   
   
    P = G + E
   
  
 P=G+E

我们知道,身高受遗传的影响,也受环境的影响,那么多大程度上受遗传的影响呢?这就是遗传力,遗传力越高,说明受遗传的因素越高,遗传力越低,说明受遗传的因素越小,受环境的影响因素越大。

一般认为,人类的身高的遗传力为0.8,这就是说明身高是高遗传力,很大程度上来源于父母的遗传。

几个数量遗传学概念

1,向平均回归
《女士品茶》中介绍了回归分析,这种方法是非常好的工具,也广泛应用在了数量遗传学的研究中。

高尔顿用这种方法,发现了他称之为“向平均回归”(regression to the mean)的现象,这表现为:非常高的父亲,其儿子往往要比父亲矮一些;而非常矮的父亲,其儿子往往要比父亲高一些。似乎是某种神秘的力量,使得人类的身高从高矮两极移向所有人的平均值。不只是人类身高存在着向平均数回归的现象,几乎所有的科学观察都着了魔似的向平均值回归。在第5章到第7章,我们将看到,费歇尔如何能够将高尔顿向平均值回归的思想纳入统计模型,而这种模型现在支配着经济学、医学研究和工程学的很多内容。

2,选择差
比如育种中一个群体中的某个性状的平均值为100,现在选择了一些个体,这些个体的平均值为120,这里的选择差就是120-100=20。

3,选择响应
把上面选择的个体进行繁育,后代的平均值为112,这里的选择响应就是112-100=12

4,选择差和选择响应的关系
育种中,高遗传力的,你优中选优,后代大部分可以遗传。低遗传力的,你优中选优,后代平均值几乎不变。这是因为选择差和选择响应的关系是:

     选择响应
    
    
     =
    
    
     选择差
    
    
     ∗
    
    
     遗传力
    
   
   
    选择响应 = 选择差 * 遗传力
   
  
 选择响应=选择差∗遗传力

所以,上面的遗传力为:12/20 = 0.6

计算后代的身高

题目:
父亲180,母亲165,他们的子女身高多少?我们中国,男生平均身高172,女生平均身高160,身高的遗传力为0.8。

解答:

先计算父母对于平均值的离差:

  • 父亲高于平均身高的值为:180-172=8,选择差为8
  • 母亲的选择差为:165-160=5,选择差为5

父亲可以遗传给后代的为:80.8 = 6.4
母亲可以遗传给后代的为:5
0.8 = 4

因为子女可以接受父母一半的遗传物质,所以子女收到的身高为:0.5*(6.4+4) = 5.2,也就是子女会比平均身高高5.2。

所以,正确的答案是:

  • 儿子的身高为:172+5.2 = 177.2
  • 女儿的身高为:160+5.2 = 165.2

同样的公式,可以计算自己孩子的理论身高。

如果成千上万的亲子身高数据,我们就可以观测到回归的现象,就是高尔顿所观测到的高的父母,后代会低于父母的平均值,低的父母,会高于父母的平均值。当然,上面只是大数据的统计,对于个体可能有偏差,但是趋势是这样。

理论身高,是G的那部分,可以遗传的部分,还有环境的部分,就是误差的部分,比如误差是3cm,那么:
儿子的身高区间为:174.2180.2
女儿的身高区间为:162.2
168.2

有没有更准确的方法?

上面的结果和实际的结果有出入的原因:

  • 第一个:环境误差,比如营养、气候、心情、生活规律等等
  • 第二个:孟德尔抽样误差,因为父母的遗传物质可能不会刚好是对半分,有些父亲多一点(像父亲),有些母亲多一点(像母亲)

对于第一个,要想达到理论的身高,需要环境至少是0,也就是不能挨饿受冻,营养物质保证。否者环境的效应为负,那就达不到理论身高了,误差是负的。反过来,如果已经基本满足了,再讲究营养和运动,误差也不能达到很高,因为它只能贡献20%的效应。

对于第二个,这是随机的,但是可以通过基因分型检测出来孟德尔抽样,也就是在孩子小的时候就可以检测出来像父亲还是像母亲,这样身高贡献时可能父母就是不是对半分了,而是父亲的0.6,母亲的0.4,或者反之。

尽人事

尽人事,听天命。

  • 听天命,是遗传的部分已经可以预测出来了,用上面的公式就可以。
  • 尽人事,是保证孩子的营养和运动,确保不拖后腿,发挥出遗传的身高值,同时在环境影响上也发挥正向的效应(20%的效应)

奇迹

比如父母低于平均水平的情况下,子女身高超过了平均身高。这有可能是环境的效应拉满了,有可能是正态分布的离群点。

对于离群点,我们做数据分析的是不看的,因为它出现的概率小于0.05.

但是这些离群点,用人类的话叫:奇迹

人们总是对于奇迹津津乐道,因为它不常见。上天允许奇迹的发生,但是也给出了规律:

     y
    
    
     =
    
    
     a
    
    
     +
    
    
     b
    
    
     ∗
    
    
     x
    
    
     +
    
    
     e
    
   
   
     y = a + b*x + e
   
  
 y=a+b∗x+e
  • a:平均身高
  • b:遗传力
  • e:环境效应

R语言代码

没有R代码,是不给好评的:

# 父亲和母亲的身高(cm)
## p1是父亲的身高,p2是目前的身高
p1 =180
p2 =165

# 计算过程
mm =172
fm =160

of =0.5*((p1 -172)*0.8+(p2-160)*0.8)+160
of

om =0.5*((p1 -172)*0.8+(p2-160)*0.8)+172
om

cat("\n如果父亲的身高为:",p1,"\n","\n如果目前的身高为:", p2,"\n","\n那么儿子的身高为:", om,"\n","\n那么女儿的身高为:", of,"\n")

如果父亲是176,母亲是162,那么:

如果父亲是170,母亲是158,那么:

如果父亲165,母亲165,那么:

如果父亲165,母亲155,那么:

可以看出,很明显的向平均值回归了。高尔顿万岁!从此生物统计和数量遗传得以建立,育种事业也突飞猛进,而这一切,竟然是从人类身高研究开始的。后来消失的遗传力,也是从研究身高开始的……


本文转载自: https://blog.csdn.net/yijiaobani/article/details/126142365
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