Черты человека: Недопустимое название — Викицитатник
Психологи раскрыли характерные черты интернет-троллей
Интернет-тролли имеют черты «темной триады» (нарциссизм, макиавеллизм, психопатия) и получают удовольствие от чужих несчастий, выяснили психологи из США. При этом тролли искренне полагают, что злорадство не мешает интернет-общению, а, наоборот, его обогащает. Впрочем, пользователи могут заниматься троллингом просто потому, что на той или иной площадке это принято.
Троллинг в соцсетях давно стал распространенным явлением. Интернет-площадки не испытывают недостатка в пользователях, сознательно провоцирующих долгие и бессмысленные дискуссии, нередко сводящиеся к взаимным оскорблениям. Причины такого поведения и характерные для троллей черты личности все еще изучаются.
Профессор Памела Бербейкер и ее коллеги из Университета Бригама Янга исследовали психологические факторы, влияющие на поведение троллей, а также восприятие троллинга среди 438 пользователей Reddit. Участники исследования должны были выразить степень согласия с различными утверждениями, посвященными общению в интернете, например, «я смеюсь, когда кого-то ставят на место другие комментаторы», «я люблю контролировать дискуссию, даже если это значит, что мои комментарии могут кого-то ранить», «мне нравится высмеивать одних пользователей перед другими» или «меня захватывает наблюдать, как кто-то ссорится онлайн».
Оказалось, люди, получающие удовольствие от чужих неудач, считают троллинг вполне приемлемым поведением.
Женщины чаще считали троллинг неуместным и некорректным, чем мужчины. Подробности ученые изложили в статье в журнале Social Media and Society.
«Люди, проявляющие черты темной триады, с большей вероятностью будут заниматься троллингом, если они получают удовольствие, наблюдая за чужими страданиями», — отмечает Брубейкер.
«Онлайн-троллей описывают как самодовольных, не раскаивающихся в своем поведении», — пишут ученые.
«Исследования показывают, что тролли имеют темные черты личности — психопатию, нарциссизм, садизм и макиавеллизм», — подчеркивают исследователи.
Макиавеллизм — это черта личности, подразумевающая хитрость, способность к манипуляциям и стремление использовать любые средства для достижения власти. Признаки психопатии включают социально безответственное поведение и нарушение прав других людей.
Команда также отмечает, что те, кому свойственно злорадство, не заботятся о том, как их слова влияют на других членов онлайн-сообщества, и рассматривают троллинг не как деструктивное поведение, а как способ общения.
«Они больше озабочены тем, чтобы самим получить удовольствие от общения в сети, чем тем, чтобы сделать этот опыт приятным для собеседников, которые не получают такого же удовольствия от подобных провокационных дискуссий», — говорит Брубейкер.
«Люди могут себя так вести, потому что в этой среде подобное поведение считается уместным, — полагает доктор Скотт Черч, соавтор исследования. — Так, активные пользователи платформы могут считать, что любой троллинг нормален, просто потому, что это то, чем люди занимаются, заходя на Reddit».
Исследование, однако, не выявило связи между свободой слова в интернете и троллингом.
«Помните о том, кто вы есть, когда выходите в сеть, — говорит Черч. — Это помогает, когда мы думаем о собеседниках в сети как в первую очередь о людях — людях с семьями и друзьями, такими, как вы и я, людях, которые глубоко переживают и иногда страдают. Когда мы забываем о том, что они реальные люди, видя в них лишь имена пользователей или аватары, нам становится легче заниматься троллингом».
Брубейкер советует подходить к онлайн-обсуждениям непредвзято, чтобы понять различные точки зрения.
«Онлайн-сервисы дают нам возможность общаться с людьми, у которых есть идеи, интересы и опыт, схожие с нашими собственными, или, наоборот, отличающиеся, — добавляет она.
«Взаимодействуя с людьми в интернете, мы должны стремиться быть более уважительными к собеседникам и другим точкам зрения, даже если точка зрения другого человека может не совпадать с нашей собственной», — подчеркивает Брубейкер.
Ранее черты темной триады психологи обнаружили и у хейтеров. Исследователи сосредоточились на комментариях пользователей Facebook, посвященных Олимпийским играм 2018 года. Ненавистническим комментарий признавался, если выражал негативное и оскорбительное отношение к спортсменам, имел оценочный характер и не включал конструктивную критику — например: «Нужно запретить представлять нашу страну таким уродливым».
Исследователи связались как с пользователями, оставившими хейтерские комментарии, так и с теми, кто отзывался о спортсменах нейтрально, и попросили их заполнить опросник, выявляющий определенные черты характера.
Наиболее характерной чертой хейтеров оказалась психопатия.
Также хейтерству способствовала зависть, хотя ее влияние было менее выраженным. Возраст и пол оказались несущественными факторами. Интересно, что на тягу оставлять грубые комментарии не влияли разочарование и неудовлетворенность жизнью — ранее эти характеристики связывались с агрессивным поведением.
В целом, результаты исследования показывают, что поведение хейтеров отличается от троллинга и кибербуллинга, и хейтеры имеют собственный психологический профиль.
Описаны типичные черты представителя советского народа: Политика: Россия: Lenta.ru
Типичные черты представителя советского народа были описаны в романе-антиутопии английского писателя Джорджа Оруэлла «1984», который был издан за несколько десятилетий до объявления советскими властями о рождении этой наднациональной общности в СССР.
Об этом рассказал «Ленте.ру» автор книги «Страна утраченной эмпатии. Как советское прошлое влияет на российское настоящее», социальный психолог Алексей Рощин.
Материалы по теме
00:01 — 27 марта
00:01 — 26 марта
«Одна из главных черт — это люди, которые знают, как надо говорить. И это не такое уж маленькое достижение машины агитпропа, потому что в других странах такого настолько проникающего влияния нет. С другой стороны, это порождает тотальное расхождение слов и дел, с которым все борются и говорят, что его надо победить», — сказал он, добавив, что многие иностранцы отмечают: «тут разрыв такой, что и не снился людям во многих более «простецких» странах».
По его словам, даже сейчас, спустя 30 лет, легко узнать советского человека по его ответам на базовые идеологические вопросы: «Многие и сейчас, разбуди их ночью, расскажут, и про дружбу народов, и про интернациональный долг, и как все друг другу помогали, и что для нас нации не важны, и так далее».
При этом, собеседник «Ленты.
ру» указал, что все эти идеологизированные словесные конструкции очень часто не имеют никакого отношения к реальному поведению людей.
«Человек мог выступить и рассказать про дружбу народов, а потом пойти поджигать дом своего соседа, потому что он другой национальности. Такое было в условиях Средней Азии и еще в куче других мест. Или, например, пойти выгонять русских — была такая забава во многих национальных республиках. Хотя, эти же люди прекрасно разговаривали на тему, что мы все братья», — констатировал Рощин.
По его словам, это «всеобщее актерство» стало причиной всеобщего «совершенно поражающего цинизма», который тоже превратился в особенность советского народа.
«Наиболее чуткие наши писатели давно на эту тему били в колокола. Поздние произведения Распутина, Астафьева — годы в 80-е — как раз об этом: кругом тотальный всепобеждающий цинизм. Причем, именно у представителей что называется «глубинного народа»: люди что-то плетут, но совершенно ни во что не верят и сами себе не верят.
А если они не верят себе, то, естественно, не верят никому вообще», — рассказал социальный психолог.
В феврале телеведущий Владимир Познер рассказал, что зарубежные силы стремятся использовать раскол, наметившийся в российском обществе, против страны. По его словам, жители России делятся на советских и несоветских, и именно различия в их взглядах являются причиной конфликтов.
Истории без цензуры и запретов — в «Ленте дна» в Telegram
Человек человеку – человек: главные черты концепции Human2Human в работе с персоналом в ритейле
В 90-е годы ХХ века во взаимодействии сотрудников с компанией преобладала концепция Company to Resources – от компании к ее ресурсам. Бизнес был заинтересован только в результатах, но никогда не в конкретном работнике. В начале 2000-х появилась модель Company to Employers, когда бизнес начал видеть ценность в сотрудниках. 2020 год привел к резкому развитию концепции Human to Human — от человека к человеку.
Стало ясно, кто действительно заботится о собственных людях, дорожит ими, а кто только заявлял об этом на словах, а на деле оказался готов защищать только самого себя.
Николай Перевоз, управляющий консультант направления Retail международной рекрутинговой компании Hays, формулирует концепцию Human to Human — от человека к человеку, которая станет основой работы для каждого работодателя. С уверенностью можно заявлять, что работодатели, которые для себя ее не примут, не смогут развиваться в дальнейшем.
Human2Human — как человек с человеком
Для того чтобы понять, почему сейчас возник новый подход Human2Human, необходимо немного вникнуть в историю взаимоотношений работодателя со своими сотрудниками.
Трансформация отношений происходит последние 20 лет. 90-е годы ХХ века прошли под эгидой модели Company to Resources — С2R — от компании к ее ресурсам. Управление велось по строжайшей вертикали власти, а основной установкой удерживания людей был страх быть уволенным, ведь «незаменимых людей не существует». Бизнес был заинтересован только в результатах, но никогда не в конкретном работнике.
В начале 2000-х стартовала трансформация, которая привела к модели Company to Employers — C2E — от компании к сотрудникам. Это значит, что работодатели увидели в своих ресурсах людей. Это уменьшило количество страха, а значит, людям стало легче и комфортнее работать. Именно в это время компании увидели важность удержания людей на местах и занялись их развитием.
Сегодня же начинается новая трансформация. Дело в том, что вертикаль власти стремительно теряет силу, а это вызывает запрос на новую модель отношений между компанией и человеком: Human to Human — h3H — от человека к человеку.
Некоторые до сих пор считают, что новая стратегия работы может быть направлена только на молодое поколение, так называемых зетов — представителей поколения Z. На самом деле они действительно являются трендсеттерами: они задают тренды, но в то же время моментально подхватывают настроения, которые старшее поколение еще только собирается сформулировать. Поэтому можно сказать, что модель h3H — это наша новая реальность и «новая нормальность», которую некоторые компании уже начали реализовывать, а остальным придется к ней прийти, чтобы развиваться, привлекать и удерживать профессионалов.
Раньше цель каждого профессионала была работать и делать карьеру в крупной компании, получить социальный пакет, и для этого он был готов работать 24 часа 7 дней в неделю. Сегодня люди поняли, что жизнь — это не только работа, кроме того, необходимо все время развиваться и совершенствоваться. А главное, все это вызвало потребность в простых, человеческих отношениях, открытости и честности между сотрудниками и руководителями.
Честность, открытость и прозрачность
Новая реальность — это открытый диалог с людьми. Парадигма Human2Human уже не подразумевает отношения к людям как к ресурсам. Люди — это профессионалы, специалисты и таланты. Сегодня уже нельзя просто требовать выполнения целей и задач от каждого конкретного сотрудника, не объясняя, что происходит в организации. В первую очередь должна быть общая цель, которую все осознают и принимают. Не может существовать отдельной цели у руководителя и его подчиненных — все должны работать на один единый результат, как команда единомышленников.
Это значит, что каждый руководитель должен стать ближе и доступнее для своих людей. Не обязательно дружить с каждым, но проявлять дружественность, эмпатию, развивать эмоциональный интеллект необходимо.
Сегодня цена фальши и неискренности очень велика: если компания не открывается перед своими сотрудниками, ее ждет текучесть кадров, испорченная репутация на рынке, а это значит, что новые профессионалы не захотят идти туда работать. В конце прошлого года мы провели исследование «Что хотят профессионалы и работодатели?», в котором приняли участие 1129 нанимающих менеджеров и 1766 профессионалов. По данным нашего опроса, 59% потенциальных кандидатов будут искать информацию о работодателе еще до отклика на интересующую их вакансию, а больше половины наших респондентов сказали, что скорее всего не будут откликаться даже на интересную вакансию, если найдут негативную информацию о компании.
Получается, что в наше время недостаточно просто заявлять о благоприятной корпоративной культуре на официальном сайте и в социальных сетях.
Сейчас настало время по-настоящему делать и воплощать все слова в жизнь. При этом действовать надо так, чтобы каждый конкретный сотрудник это ощутил и почувствовал себя частью единого целого. А сделать это можно только честно, открыто и прозрачно общаясь со своими людьми.
Обучать, продвигать и вдохновлять
Концепция Human2Human предполагает, что во главе всего стоит человек, личность. Сначала человек, а затем уже роль, которую он исполняет в компании. К каждому необходимо проявлять искренний интерес, к его потребностям, желанию учиться и развиваться. В каждого человека необходимо инвестировать. Да, безусловно, такие инвестиции могут быть с отложенным эффектом — сначала компания вкладывает в человека. Но взамен она получает лояльного, замотивированного квалифицированного специалиста, который готов работать и отдавать свой потенциал компании.
Когда мы сегодня говорим об обучении, то подразумеваем развитие новых навыков, без которых не сможет работать современный специалист.
Это не только hard skills — профессиональные навыки. Если раньше именно профессиональные навыки были основой любого сотрудника, то сейчас надпрофессиональные скиллы — soft skills — приобретают решающее и зачастую основное значение. Это гибкость, адаптивность, готовность к изменениям, развитие эмоционального интеллекта, умение управлять эмоциями и принимать быстрые решения в кризисных ситуациях. 2020 год подтвердил, что именно эти навыки влияют на эффективность и работоспособность как каждого конкретного сотрудника, так и всей компании в целом.
Новая корпоративная культура не только готова развивать и продвигать человека внутри компании, она также должна научиться работать с его ошибками. В наше время постоянных изменений не существует человека, который бы не ошибался. Более того, сегодня ошибка является частью любого опыта, который надо анализировать и на этой основе строить эффективную стратегию развития. И как лоялен бывает человек, понимающий ошибки другого, так же лояльна должна быть компания, позволяющая сотрудникам в процессе развития совершать свои ошибки.
Боязнь совершить ошибку полностью блокирует любой творческий потенциал и инновационные решения. А это значит, что компания, которая хочет быть «впереди планеты всей», должна это понимать. Ошибаться, не бояться сообщать об ошибках, уметь их анализировать, делать правильные выводы, учиться на них и этих ошибок больше не повторять.И в заключение необходимо отметить еще один принцип работы новой стратегии «от человека к человеку». Это благодарность. Компаниям пора уходить от осознания роли «благодетеля», потому что основной, самый ценный ресурс, без которого не сможет существовать ни одна компания, — это ее люди. Нужно научиться быть благодарным своим сотрудникам за проделанную работу, за лояльность, за преданность, за вклад всей команды и каждого в отдельности. Надо учиться говорить спасибо, выражать признательность, вдохновлять, мотивировать на новые свершения.
Читайте также: Hays: Более 70% работающих на удалёнке ждут от работодателей компенсации затрат
Плохая новость для тех, кто еще не начал трансформацию: ее надо было начинать еще «вчера».
Потому что, если откладывать необходимые изменения, текучесть кадров остановить не удастся, а привлекать новых профессионалов будет труднее с каждым днем. Работодатели понимают, что стоимость потери ценных людей огромна, значит, людей надо удерживать, а сделать это можно только при помощи изменений и трансформации всей системы.
Но есть и хорошая новость: формат h3H работает, и в компаниях, которые уже пошли по этому пути, люди его уже оценили по достоинству. Это очень честный, хоть и непростой инструмент. Модель Human2Human — это способ построения эффективных и продуктивных отношений между людьми, у которых есть роли в компании. Организация же получает повышение эффективности и результативности работы каждого сотрудника в отдельности и всей компании в целом.
Николай Перевоз,
управляющий консультант направления Retail международной рекрутинговой компании Hays
для New Retail
Правда ли почерк выдает характер, темперамент и другие черты человека?
В школе детей учат писать по одному образцу, но, несмотря на это, получается у всех по-разному.
Эти особенности настолько характерны, что люди до сих пор скрепляют договоренности подписью, а в суды приносят результаты почерковедческих экспертиз, чтобы доказать авторство рукописей. Легко заключить, что раз почерк индивидуален, то в нем кроется информация об индивидуальности: не только кому он принадлежит, но и какой это человек.
Эта идея обрела популярность в эпоху романтизма в конце XVIII — начале XIX веков. Писатель Эдгар Аллан По, пока был редактором Graham’s Magazine, анализировал почерки известных литераторов и публиковал в журнале заметки со своими заключениями. Черточки и завитушки тех, кто ему не нравился, удостаивались обидных эпитетов, например, «написано руками самого заурядного клерка».
Во второй половине XIX века французский священник Жан-Ипполит Мишон попытался подвести под толкование почерка научное основание. В 1871 году он стал издавать журнал «Графология», а позже выпустил несколько книг с описанием своего метода. Позже идеи Мишона были подхвачены в Германии.
Там они перемешались с теориями психоаналитиков Зигмунда Фрейда и Карла Густава Юнга, а после Второй мировой войны вернулись в Америку и Великобританию, где получили дальнейшее развитие. В наши дни графология распространена везде, в том числе в России.
Что в почерке выискивают графологи
В обывательском представлении графологи определяют по почерку характер, но этим дело не ограничивается. Специалисты в этой области готовы судить о темпераменте, типе мышления, уровне интеллекта и развития личности, эмоциональной зрелости, особенностях нервной системы, психическом и физическом здоровье, слабых и сильных сторонах в работе, совместимости супругов и еще много о чем. Такая диагностика часто проводится психологами с клиентами, при трудоустройстве, для профориентации.
«Через почерк можно анализировать, как человек живет, воспринимает, реагирует и адаптируется к окружающему миру», — говорит графолог, кандидат психологических наук Лариса Дрыгваль. По ее словам, от активности психики зависит мелкая моторика — из-за этого возникает своеобразное написание символов.
«Смешно отрицать связь мозга и мелкой моторики при письме. Письмо от руки является выражением микрожестов, свойственных конкретному человеку при конкретных поведенческих паттернах», — считает другой графолог Ирина Бухарева.
Графологи убеждены, что почерк самодостаточен, а дополнительные наблюдения и тесты для экспертизы не обязательны. Тем не менее Лариса Дрыгваль при анализе также учитывает биологические возраст и пол, чтобы определить психологическую зрелость и способ реагирования на мир: «мужской» или «женский». Ирина Бухарева тоже спрашивает пол и возраст, а еще — какой рукой пишет человек, какое у него зрение, есть ли травмы или болезни, способные повлиять на письмо, принимает ли он сильнодействующие лекарства. Все это учитывается при анализе.
Маленький эксперимент в редакции ТАСС
Со слов приверженцев графологии получается, что в умелых руках проверка почерка — бесценный инструмент для понимания человека. Неудивительно, что им заинтересовались в ЦРУ: от выводов агентов и аналитиков подчас зависит безопасность людей и государства.
Правда, в рассекреченном отчете, который так и озаглавлен — «Оценка графологии», ее эффективность ставится под сомнение. Рассуждая вообще о любых методиках оценки личности, автор отчета Рундквист говорит о так называемом эффекте Барнума, «лучшем друге шарлатанов».
На эту тему
Суть эффекта Барнума в следующем: если дать человеку туманное описание личности, но сказать, что оно было подготовлено именно для него, то такое описание кажется очень точным. Как-то раз Рундквист продемонстрировал этот эффект дюжине европейских разведчиков. Он попросил их написать что-нибудь на бумаге, выждал и после дал им личные характеристики. Десять из 12 человек с ними согласились, а потом узнали, что заключение было одно на всех — Рундквист взял его из немецкой газеты.
Похожий эксперимент я провел в редакции ТАСС. Десять коллег предоставили образцы почерка. На следующий день я прислал им результаты двух «экспертиз» и попросил оценить, насколько они точны. В каждой было написано 12 утверждений.
Одну я взял на сайте графолога из отчета для какого-то запутавшегося мужчины, другую — из гороскопа для водолеев с астрологического сайта. Коллеги не знали о моей уловке — они думали, что их почерк проанализируют специалисты.
В первом заключении все десять человек полностью или частично согласились с двумя утверждениями: они считают себя тщательными исполнителями, думают, что серьезно относятся к жизни, ответственны и организованны, но не лишены слабых сторон. Наверняка то же самое вы можете сказать про себя. Из оставшихся десяти утверждений большинство было не согласно только с одним. С гороскопом получилась та же картина, только все коллеги полностью или частично согласились не с двумя, а с четырьмя утверждениями о себе.
Конечно, моя проделка не отвечает строгим научным стандартам, а результаты нужно толковать с осторожностью. Может, коллеги просто плохо знают себя и покорно приняли мнения авторитетов. А может, они вправду похожи друг на друга, и это просто совпадение. Или кто-то увидел, как я заговорщицки щурюсь и потираю руки, что-то заподозрил и подговорил остальных нарочно дать такие ответы.
Случайные выводы
Надежность графологических методов время от времени проверяют и ученые. Графологи любят повторять, что множество исследований должны были развеять сомнения скептиков насчет точности анализа почерка. Это преувеличение. Психологи Карла Дацци и Луиджи Педрабисси из Падуанского университета пишут, что в научной среде нет согласия насчет графологии. Большинство академических статей, где говорится в пользу анализа почерка, вышли в 1970–1990-х годах или еще раньше. Речь в них шла в основном об исследованиях, в которых проверялась способность графологов предсказать успехи людей на работе и в учебе.
Впрочем, даже в деле подбора кадров результаты неоднозначные. Психологи Ефрат Нетер и Гершон Бен-Шахар из Еврейского университета в Иерусалиме обработали результаты 17 исследований. В общем счете в них участвовали 63 графолога и 51 человек без специальной подготовки, которым тоже давали проверить рукописные тексты.
Оказалось, что профаны предсказывают будущие успехи соискателей на должность даже лучше, чем графологи, особенно когда в тексте содержатся биографические сведения.
На эту тему
Для определения черт личности и уровня интеллекта анализ почерка годится еще меньше. Ученые из Университетского колледжа Лондона провели два эксперимента, в которых студенты выполнили психологические тесты, чтобы можно было оценить их личность и ум. Результаты сравнили с заключениями графологов, которые проверяли только рукописи. Специалисты по почерку не справились: их выводы оказывались верными не чаще, чем бывает по случайности. Упомянутые Дацци и Педрабисси провели похожие эксперименты и тоже не нашли доказательств, что графологический анализ способен что-то сказать о личности. Неудивительно, что Британское психологическое общество по надежности результатов ставит графологию на один уровень с астрологией (это согласуется с результатами эксперимента в редакции ТАСС).
Может, в почерке вправду скрыта какая-то информация о человеке.
Эта гипотеза не опровергнута, а при письме действительно задействуются области мозга, которые в том числе влияют на личность и интеллект. Но, судя по всему, если в завитушках на бумаге и скрыто что-то важное, то графологи не способны это распознать. Они просто творчески объясняют увиденное с помощью метафор, аналогий и символов.
Простота бывает обманчивой
Когда я спросил Ларису Дрыгваль и Ирину Бухареву о преимуществах анализа почерка, обе первым делом назвали простоту: чтобы провести графологическую экспертизу, от человека требуется только сесть поудобнее, расслабиться и написать полстраницы текста — даже ехать никуда не надо, а специалисту не нужно дорогое оборудование — разве что микроскоп, которым пользуются графологи, чтобы вглядеться в линии на бумаге. Но простота бывает обманчивой.
Аналитик ЦРУ Рундквист для оценки человека советовал смотреть на его биографию, образование, места работы, социальный статус, доход и тому подобные вещи. Психологи для определения черт личности, проблем и склонностей используют опросники с сотнями вопросов и проводят долгие интервью, иногда несколько раз, а для измерения интеллекта разработаны специальные тесты.
Эти методы отнимают много сил, времени и позволяют сделать лишь приблизительные выводы, только ничего лучше пока не придумано. У нас вообще мало точных ответов о себе и друг о друге, но из-за этого не нужно искать простые.
Марат Кузаев
«Маленький человек» — образ в русской литературе
Одним из первых «маленького человека» описал Александр Пушкин в повести «Станционный смотритель». Таким персонажем был Самсон Вырин — чиновник самого низшего класса, живущий в собственном маленьком замкнутом мире. Его единственной радостью была дочь, побег которой лишил Вырина всякого смысла существования. В произведении Пушкин своего героя не укорял, напротив, стремился вызвать у читателя сострадание и сочувствие к Вырину. Эту новеллу из цикла «Повести Белкина» литературоведы считают началом развития образа «маленького человека» в русской литературе.Следующим хрестоматийным образом стал Акакий Башмачкин из повести Николая Гоголя «Шинель».
В нем автор иронизирует над своим героем, который общается междометиями и ничего сложнее переписывания бумаг делать не способен, но и искренне сочувствует ему. «Маленький человек» Гоголя — это часть огромного механизма, огромного Петербурга, мира чинов, где такие, как Башмачкин, никогда не смогут найти справедливость.
В раннем творчестве Федора Достоевского «маленький человек» превратился в жертву обстоятельств. Таким был, например, Макар Девушкин в повести «Бедные люди». В отличие от Пушкина и Гоголя, Достоевский наделил своего героя способностью к рефлексии и самоанализу. Он возвысил горе маленького человека до настоящей трагедии. В «Преступлении и наказании» Достоевский призывал читателей проявить сочувствие к «маленьким людям», неспособным измениться, как Мармеладов.
Образ не исчез из литературы и во второй половине XIX века. Так, «маленький человек» был основным типом чеховского героя: Беликов из «Человека в футляре», Червяков из «Смерти чиновника», Дымов из «Попрыгуньи».
«Маленький человек» у Чехова стал не столько социальным типом, сколько психологическим. Драматург стремился показать, что такие зашоренные люди существуют в самых разных сословиях.
Позднее «маленький человек» появлялся в произведениях Александра Куприна, Михаила Зощенко, Василия Шукшина и многих других писателей и долгое время оставался распространенным героем русской литературы.
Тематика прав человека для старших классов начальной школы и младших и старших классов средней школы — Азбука преподавания прав человека в школе
Глава III
Тематика прав человека для старших классов начальной школы и младших и старших классов средней школы
Дискриминация
2. Дискриминация по цвету кожи или расовой принадлежности
Расизм — это вера в то, что существуют группы людей с особыми (обычно физическими) характерными чертами, которые ставят их в более высокое или более низкое положение по отношению к другим.
Проявления расизма могут быть не только открытыми, как, например, отношение к людям в зависимости от их расы или цвета кожи, но и скрытыми, когда общество в отношении к каким-либо своим группам систематически руководствуется каким-либо дискриминационным мнением.
Расистское поведение порождает расовую дискриминацию с ее очевидными отрицательными последствиями — от простого пренебрежения или игнорирования тех, кто считается иным или низшим существом, до более ярко выраженных форм преследования, эксплуатации или изоляции.
Полезным источником для изучения является Международная конвенция о ликвидации всех форм расовой дискриминации (МКЛРД).
Цвет кожи — это один из самых произвольных способов проведения различий между людьми, который когда-либо придумало человечество. В качестве упражнения предложите учащимся спроектировать многорасовое общество, в котором им суждено жить, не зная заранее, каким будет цвет их кожи.
Нерасистский класс
Существует много способов сделать класс таким местом, где принимается и приветствуется многорасовость.
На реакцию учащихся влияют культурные факторы, т.е. насколько легко они идут на зрительные контакты, насколько восприимчивы они к методам группового обучения, умеют ли разыгрывать сценки или рассказывать истории. Если в классе возникает конфликт на расовой почве, разберите его, не оставляйте его без внимания. Расскажите детям, как распознать поведение, которое может усиливать расизм. Изучите опыт известных людей, которые боролись против дискриминации, исследуйте вклад народов всех стран мира в общую сокровищницу знаний и опыта человечества. Составьте учебную программу с максимально возможным учетом многообразия культур. Попросите родителей, родственников или друзей помочь вам в этом деле.Пригласите людей других рас или цвета кожи, активно участвующих в жизни общины, рассказать классу о том, что они делают.
(Статьи 1, 2 ВДПЧ; статья 2 КПР)
Аутизм у взрослых
Врач-невролог
Королик М.В.
Аутизм – нарушение работы мозга, причины которой могут быть генетическими, механическими (повреждения мозга) или же иными, — дает о себе знать, как правило, в раннем детском возрасте.
Однако бывает и так, что аутизм у взрослых развивается в зрелом возрасте, и окружающие не успевают вовремя понять, что происходит и оказать необходимую помощь. Признаки развития аутизма у взрослых нередко путают с сезонной депрессией, просто плохим настроением, вследствие внешних проблем и так далее. Как правило, у взрослых людей развивается атипичный аутизм.
Признаки развития аутизма у взрослых:
- Человек замыкается в себе, перестает откровенно беседовать с близкими.
- Человек начинает уклоняться от общения, старается пройти мимо знакомых, не поздоровавшись, не поддерживает общие беседы.
- Человек избегает контакта «глаза в глаза», его мимика становится беднее, как будто «цепенеет».
- Человек становится пассивным или наоборот – слишком раздражительным.
- Человек забрасывает свои увлечения, интерес к жизни у него падает.
- Человек игнорирует события и перемены в собственной жизни, в жизни близких.
- У человека исчезает чувство долга, он становится забывчивым и рассеянным. Причем, чувства вины за невыполненные обещания он не испытывает.
- Человек теряет чувство реального времени.
- Человек перестает стремиться к проведению совместного досуга с близкими, к проведению свободного времени в местах большого скопления людей.
- Человеку начинают быть свойственны стереотипные движения, повторения фраз, зачастую заимствованных из фильмов, песен, может быть СМИ.
- Человек начинает всеми способами уклоняться от вербального общения, бояться его.
Даже один или несколько из вышеупомянутых признаков могут свидетельствовать о развитии у взрослого человека аутизма или расстройств аутичного спектра. Такому человеку необходима срочная помощь психиатра и невролога.
Аутизм у взрослых мешает полноценной социальной жизни, заставляет человека уклоняться от каких-либо контактов, и даже если у такого человека не наблюдается отклонения умственных способностей, тем не менее, ему очень трудно вести самостоятельную жизнь.
Такие простые и понятные для каждого вещи, как поиск работы, поход за покупками, завязывание знакомства с привлекательным представителем противоположного пола и так далее, для аутиста могут стать серьезным испытанием и даже настоящей пыткой.
Аутизм у взрослых, равно как и расстройства аутичного спектра, встречается чаще, чем возможно предположить. Согласно данным, полученным британскими учеными в ходе масштабных исследований, каждый сотый взрослый человек страдает аутизмом.
Аутизм у взрослых встречается чаще у мужчин, чем у женщин. Нередко интеллект взрослых аутистов очень высок, они добиваются больших успехов в карьере, делают научные открытия и так далее, но проблемы в общении при этом остаются.
Также вышеупомянутые и прочие исследования показывают, что при аутизме у взрослых только около 33% способны в повседневной жизни полностью или частично обходиться без посторонней помощи, жить и работать самостоятельно.
Тяжелые формы аутизма у взрослых приводят к тому, что человек перестает владеть речью. Такие люди находятся на низком интеллектуальном уровне.
Представление про аутизм у взрослых можно получить после просмотра фильма «Человек дождя», в котором главную роль сыграл Дастин Хоффман. Этот фильм в 1989 году был признан лучшим фильмом года и получил наивысшую награду, а сам Дастин Хоффман в номинации Лучшая мужская роль был награжден Оскаром, за роль взрослого мужчины, страдающего аутизмом.
Классификация аутизма у взрослых:
Согласно психологической классификации аутизма у взрослых, их разделяют на пять групп
- Первая группа – пациенты, не взаимодействующие с окружающим миром. Они практически неизлечимы.
- Вторая группа – люди замкнутые в себе, проявляющие тягу к общению исключительно по собственной инициативе. Они могут часами заниматься любимым делом, и не испытывать желания есть, спать или отдыхать.
- Третья группа — люди, которые не принимают взгляды и нормы общества.
- Четвертая группа — несамостоятельные взрослые больные аутизмом, для которых характерно обижаться и не уметь противостоять проблемам. Таких людей тяжело отличить от здоровых людей. Это может сделать только психиатр.
- Пятая группа – к ней относятся взрослые, страдающие аутизмом, с уровнем интеллекта выше среднего. Такие люди становятся талантливыми математиками, программистами, писателями. В США было установлено, что из-за генетических нарушений у аутистов появляются так называемые «гены гениальности».
К сожалению, общество не всегда принимает взрослых с аутизмом. Их часто называют «чудаками», чураются, а в худшем случае – смеются над ними и унижают больных людей. Нередко от взрослых, у которых развился аутизм, отворачиваются их родственники и друзья, а одиночество при аутизме у взрослых только усугубляет состояние больного.
Среди взрослых с аутизмом есть и знаменитости. К примеру, у Вуди Аллена есть признаки аутизма, у известного художника Винсента ван Гога они также присутствовали.
Аутизм нельзя вылечить полностью, но можно значительно улучшить состояние взрослого человека, страдающего аутизмом. Для этого ему нужно изучить правила поведения, некоторые действия, приучиться к самостоятельности — все это важно для выживания взрослого, страдающего аутизмом. Главное быстрее начать коррекцию поведения, тогда процесс будет проходить легче и можно будет быстрее добиться результатов.
Особенности проявления аутизма у взрослых людей
Аутизм – одно из психических заболеваний, которое возникает развивается в результате нарушений в работе головного мозга. Зачастую характер таких нарушений обуславливает длительное течение это заболевания.
По этой причине, аутизм первые признаки которого заметны уже в детстве, тянется на протяжении всей жизни и пациентам приходится мирится с аутическими расстройствами не только в детском возрасте, но и во взрослом состоянии. У взрослого аутиста наблюдаются все те же затруднения во взаимодействии с окружающими, отсутствие эмоций, шаблонность мышления, узость интересов и другие первичные и вторичные симптомы.
У взрослых, так же как и у детей существуют различные формы аутизма, объединенные в общую группу расстройств аутического спектра. От степени сложности недуга зависит его симптоматика, характер терапии и степень социализации взрослого-аутиста. Определяющими признаками аутизма является так называемая триада:
- проблемы с социальным взаимодействием
- нарушение коммуникативных навыков
- узкий круг интересов личности и ритуальность поведения.
Характерной чертой взрослого аутиста, которая выделяет его среди остальных, является замкнутость.
Независимо от формы заболевания взрослый человек с расстройством поведения аутического спектра очень трудно налаживает социальные контакты и на протяжении всей жизни находится в стороне от обществ.Следует отличать первичный аутизм от вторичного, или «аутизма поневоле». Нередко люди с патологиями речевого или слухового аппарата, врожденным слобоумием и другими недугами оказываются отвергнуты обществом. Они замыкаются в себе, оказываясь вне социума. Принципиальное отличие «аутистов поневоле» в том, что они испытывают острый дискомфорт из-за своего конфликта с окружающими, врожденным аутистам контакт с другими не интересен. Эти люди по своей природе не могут включиться в социум, обычное общение для них – раздражитель.
Другой характерный симптом аутизма – нарушение коммуникативных навыков, является следствием замкнутости поведения. Обычно дети-аутисты начинают говорить позже своих сверстников. Причиной тому не столько физические отклонения, сколько отсутствие самого мотива для коммуникации. Такой ребёнок просто не хочет разговаривать. Со временем большинство людей осваивают «ненужный» речевой навык. Однако эта ситуация оставляет свой отпечаток и во взрослой жизни. Речь взрослого аутиста отличается от речи здоровых людей своей скудностью и неразвитостью.
Третий важнейший симптом — постоянство внутреннего мира аутиста. Взрослые аутисты испытывают острую потребность в постоянстве, в некоторых случаях это может напоминать ритуальность. Это может проявляться в четком соблюдении установленного распорядка дня, гастрономических привычках, систематизации личных вещей. Любое нарушение привычного уклада жизни вызывает волнение, приступы паники или агрессии.
В целом характер взрослого аутиста можно охарактеризовать как замкнутый, изолированный, изобилующий постоянством. Из-за недопустимости любых перемен в сложившемся жизненном укладе, у аутистов очень узкий круг собственных интересов. Методичное повторение одного и того же нередко позволяет им довести любимый навык до совершенства. Это обуславливает сложившееся мнение, что аутизм характерен для гениев. На самом деле настоящие гении из аутистов получаются редко. Более того, очень часто аутизм сопровождается умственной отсталостью и поведенческими отклонениями. В таком случае ведущим навыком взрослого-аутиста станет не виртуозная игра в шахматы, а собирание пирамиды из детских кубиков.
Аутизм сам по себе является общим понятием. В современной медицине общий аутизм разделили на несколько направлений:
- собственно аутизм (синдром Каннера)
- синдром Аспергера (облегченная форма аутизма)
- синдром Ретта (женское психоневрологическое заболевание)
- атипичный (комбинированный) аутизм
Наиболее сложная форма аутизма – это синдром Каннера, или собственно аутизм. У людей с синдромом Каннера наблюдается весь спектр симптомов аутизма. Такой человек абсолютно асоциален, речевые навыки слабые или вообще отсутствуют из-за атрофии речевого аппарата. Важнейшие нервные структуры не развиты, интеллект находится на уровне средней или тяжелой умственной отсталости. Самостоятельная жизнь такого человека невозможна. Человек с синдромом Каннера должен находиться под постоянным присмотром, в особо тяжелых случаях требуется изоляция в специализированное медицинское учреждение.
Синдром, описанный выдающимся психиатром Гансом Аспергером, является более мягкой формой заболевания. Несмотря на ощутимые проблемы в общении и социализации, такие люди свободно владеют речевыми и когнитивными способностями. Они могут быть замкнутыми, странными, несколько неуклюжими, но вполне самостоятельными. Люди с синдромом Аспергера зачастую работают и становятся полноценными членами общества.
Синдром Ретта является хроническим заболеванием, передающимся только по женской линии. Недуг проявляется не ранее 1 года, после чего пациент начинает стремительно регрессировать. Терапия помогает незначительно улучшить общую картину. Взрослых женщин, страдающих от синдрома Ретта, немного. Обычно заболевание заканчивается летальным исходом до 25–30 лет.
Когда идентифицировать конкретную форму аутизма невозможно, говорят об атипичном аутизме, что представляет из себя комбинированный набор различных симптомов.
Из всех перечисленных форм аутизма, чаще всего встречаются синдром Аспергера и атипичный аутизм.
Несмотря на то, что аутизм детально изучается с первых десятилетий ХХ века, его причины ещё не разгаданы. На сегодняшней день одной из основных считают теорию генной мутации. Ученым удалось определить некоторые гены, что влияют на развитие аутизма, однако выяснить, как и почему происходит мутация, не вышло.
Лечение аутизма должно начинаться в раннем возрасте, как только заболевание диагностировано. При этом лечение сводится к реабилитационным мероприятиям. Только в этом случае у маленького аутиста есть шанс вырасти в более или менее самостоятельного взрослого человека. Первостепенную роль играет терапия (поведенческая, логопедическая). Регулярное посещение психотерапевта рекомендуется и взрослым аутистам, которым удалось адаптироваться в обществе. Зачастую больным прописывают медикаменты (психотропные и противосудорожные вещества). Это могут быть антидепрессанты, антипсихотики, различные стимуляторы. Они помогают стабилизировать состояние больного, облегчить симптомы, но само психологическое расстройство не искореняют, и оно сопровождает аутиста в течении всей его жизни.
ПРОФИЛАКТИКА АУТИЗМА
Каких-то строго определенных правил для профилактики аутизма не существует, но есть некоторые рекомендации специалистов, используя которые, родители могут избежать появления этого заболевания у ребенка. Беременным женщинам и кормящим мамам необходимо очень строго следить за своим питанием и стараться избегать продуктов, которые содержат ГМО. Также это относится и к искусственным молочным смесям.
Организм у некоторых детей не может перерабатывать глютен, так как он может спровоцировать появление депрессивных состояний. И продукты с таким компонентом противопоказаны ребенку с аутизмом.
Стоит также внимательно отнестись к прививкам, которые делают ребенку, так как в состав современных прививок входят соединения тяжелых металлов в роли консерванта. Детский организм иногда не справляется с вакциной, и может произойти отравление ртутью. Признаки отравления аналогичны с основными проявлениями аутизма у ребенка.
Генетическая архитектура: форма генетического вклада в человеческие черты и болезни
Маккей, Т. Ф. С. Генетическая архитектура количественных признаков. Annu. Преподобный Жене. 35 , 303–339 (2001).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Граттен, Дж., Рэй, Н. Р., Келлер, М. К. и Висшер, П. М. Крупномасштабная геномика раскрывает генетическую архитектуру психических расстройств. Nat. Neurosci. 17 , 782–790 (2014).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Висшер, П. М., Хилл, У. Г. и Рэй, Н. Р. Наследственность в эпоху геномики — концепции и заблуждения. Nat. Преподобный Жене. 9 , 255–266 (2008). Это важный Обзор концепций наследуемости, тема, которая часто вызывает путаницу.
Артикул CAS PubMed Google ученый
Хансен, Т.F. Эволюция генетической архитектуры. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 37 , 123–157 (2006).
Артикул Google ученый
Фрейзер, К. А., Мюррей, С. С., Шорк, Н. Дж. И Тополь, Э. Дж. Генетическая изменчивость человека и ее вклад в формирование сложных черт. Nat. Преподобный Жене. 10 , 241–251 (2009).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Алкан, К., Коу, Б. П. и Эйхлер, Э. Э. Обнаружение структурных вариаций генома и генотипирование. Nat. Преподобный Жене. 12 , 363–376 (2011).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Visscher, P. M. et al. 10 лет GWAS Discovery: биология, функции и перевод. г. J. Hum. Genet. 101 , 5–22 (2017). Это обзор основных уроков, извлеченных из первого десятилетия GWAS.
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Welter, D. et al. Каталог NHGRI GWAS, кураторский ресурс ассоциаций SNP-признаков. Nucleic Acids Res. 42 , D1001 – D1006 (2014).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Schork, A. J. et al. Не все SNP созданы равными: исследования ассоциаций по всему геному выявляют постоянный образец обогащения среди функционально аннотированных SNP. PLOS Genet. 9 , e1003449 (2013).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Astle, W. J. et al. Аллельный ландшафт вариабельности признаков клеток крови человека и связь с распространенным комплексным заболеванием. Ячейка 167 , 1415–1429.e19 (2016).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Агуэ, Ф.и другие. Генетические эффекты на экспрессию генов в тканях человека. Природа 550 , 204–213 (2017).
Артикул Google ученый
Кларк, М. Дж. И др. Сравнение производительности технологий секвенирования экзомной ДНК. Nat. Biotechnol. 29 , 908–914 (2011).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Заррей, М., Макдональд, Дж. Р., Мерико, Д. и Шерер, С. В. Карта вариаций числа копий генома человека. Nat. Преподобный Жене. 16 , 172–183 (2015).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Треанген, Т. Дж. И Зальцберг, С. Л. Повторяющаяся ДНК и секвенирование следующего поколения: вычислительные задачи и решения. Nat. Преподобный Жене. 13 , 36–46 (2011).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Ален, Н.E., Sudlow, C., Peakman, T. & Collins, R. Данные биобанка Великобритании: приходите и получите. Sci. Transl Med. 6 , 224ed4 (2014).
Артикул PubMed Google ученый
Национальный институт крови и легких. Программа Trans-Omics для точной медицины (TOPMed). Национальные институты здравоохранения https://www.nhlbi.nih.gov/research/resources/nhlbi-precision-medicine-initiative/topmed (2017).
День, F.R. et al. Физические и нейроповеденческие детерминанты репродуктивного начала и успеха. Nat. Genet. 48 , 617–623 (2016).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Тенеса А. и Хейли К. С. Наследственность болезней человека: оценка, использование и злоупотребления. Nat. Преподобный Жене. 14 , 139–149 (2013).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Бадано, Дж.Л. и Кацанис, Н. За пределами Менделя: развивающийся взгляд на передачу генетических заболеваний человека. Nat. Преподобный Жене. 3 , 779–789 (2002).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Бойл, Э. А., Ли, Ю. И. и Притчард, Дж. К. Расширенный взгляд на сложные черты: от полигенных до омнигенных. Cell 169 , 1177–1186 (2017). Это недавнее описание и расширение инфинитезимальной модели Фишера.
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Фишер Р. А. Корреляция между родственниками на основе предположения о менделевской наследственности. Proc. Рой. Soc. Эдинбург 52 , 99–433 (1918).
Google ученый
Кассер, Х. и Бернс, Дж. А. Молекулярные основы доминирования. Генетика 97 , 639–666 (1981).
CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Харрис, М. И. Нарушение толерантности к глюкозе у населения США. Diabetes Care 12 , 464–474 (1989).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Полихронакос, К. и Ли, К. Понимание диабета 1 типа с помощью генетики: достижения и перспективы. Nat.Преподобный Жене. 12 , 781–792 (2011).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Консорциум репликации и метаанализа генетики диабета (ДИАГРАММА). Масштабный ассоциативный анализ дает представление о генетической архитектуре и патофизиологии диабета 2 типа. Nat. Genet. 44 , 981–990 (2012).
Scott, R.A. et al. Расширенное полногеномное ассоциативное исследование диабета 2 типа у европейцев. Диабет 66 , 2888–2902 (2017).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Fuchsberger, C. Генетическая архитектура диабета 2 типа. Природа 536 , 41–47 (2016). Это широкомасштабный поиск низкочастотных и редких вариантов, связанных с риском сахарного диабета 2 типа, который демонстрирует, в пределах доступной статистической мощности, что большинство вариантов, связанных с этим заболеванием, являются общими.
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Hindorff, L. a et al. Возможные этиологические и функциональные последствия полногеномных ассоциативных локусов для болезней и признаков человека. Proc. Natl Acad. Sci. США 106 , 9362–9367 (2009).
Артикул PubMed Google ученый
Pilia, G. et al.Наследственность сердечно-сосудистых и личностных черт у 6148 сардинцев. PLoS Genet. 2 , e132 (2006).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Shea, M. K. et al. Генетические и негенетические корреляты витаминов К и D. Eur. J. Clin. Nutr. 63 , 458–464 (2009).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Ван Т.J. et al. Общие генетические детерминанты недостаточности витамина D: исследование ассоциации всего генома. Ланцет 376 , 180–188 (2010).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Manousaki, D. et al. Низкочастотная вариация синонимичного кодирования в CYP2R1 оказывает большое влияние на уровень витамина D и риск рассеянного склероза. г. J. Hum. Genet. 101 , 227–238 (2017).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Jiang, X. et al. Генетическая архитектура 25-гидроксивитамина (аннотация плаката). Американское общество генетики человека . https://ep70.eventpilotadmin.com/web/page.php?page=IntHtml&project=ASHG17&id=170120517 (2017)
Google ученый
Willer, C.J. et al.Открытие и уточнение локусов, связанных с уровнями липидов. Nat. Genet. 45 , 1274–1283 (2013).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Kathiresan, S. et al. Общие варианты в 30 локусах способствуют полигенной дислипидемии. Nat. Genet. 41 , 56–65 (2009).
Артикул CAS PubMed Google ученый
О’Донован, М.C. et al. Идентификация локусов, связанных с шизофренией, путем ассоциации по всему геному и последующего наблюдения. Nat. Genet. 40 , 1053–1055 (2008).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Li, Z. et al. Полногеномный ассоциативный анализ выявил 30 новых локусов восприимчивости к шизофрении. Nat. Genet. 49 , 1576–1583 (2017). Это исследование является основным вкладом в количество локусов, связанных с шизофренией, которые при меньших размерах выборки имели несколько связанных генетических вариантов.
Артикул CAS PubMed Google ученый
Канис, Дж. А. и др. Интерпретация и использование FRAX в клинической практике. Остеопорос. Int. 22 , 2395–2411 (2011).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Арден, Н. К., Бейкер, Дж., Хогг, К., Баан, К. и Спектор, Т. Д. Наследование минеральной плотности костной ткани, ультразвукового исследования пяточной кости и длины оси бедра: исследование близнецов в постменопаузе. J. Bone Miner. Res. 11 , 530–534 (1996).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Чжэн, Х.-Ф. F. et al. WNT16 влияет на минеральную плотность костей, толщину кортикальной кости, прочность костей и риск остеопоротических переломов. PLoS Genet. 8 , e1002745 (2012).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Чжэн, Х.и другие. Секвенирование всего генома идентифицирует EN1 как детерминант плотности кости и перелома. Природа 526 , 112–117 (2015). Это одно из первых описаний использования WGS и WES для идентификации белка, который, как ранее не предполагалось, влияет на риск распространенного заболевания.
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Walter, K. et al. Проект UK10K выявляет редкие варианты состояния здоровья и болезней. Природа 526 , 82–90 (2015). Это одна из первых широкомасштабных попыток использования WGS для определения генетических детерминант признаков и распространенных заболеваний среди населения в целом.
Артикул CAS PubMed Google ученый
Sidore, C. et al. Секвенирование генома проясняет генетическую архитектуру Сардинии и расширяет анализ ассоциаций липидов и маркеров воспаления крови. Nat.Genet. 47 , 1272–1281 (2015).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Gudbjartsson, D. F. et al. Крупномасштабное полногеномное секвенирование исландского населения. Nat. Genet. 47 , 435–444 (2015).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Янг, Дж. И др. Оценка генетической дисперсии с использованием вмененных вариантов обнаруживает незначительную недостающую наследуемость для роста человека и индекса массы тела. Nat. Genet. 47 , 1114–1120 (2015). Это отличная демонстрация модели компонента дисперсии для оценки наследуемости от многих тысяч SNP одновременно.
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Йоргенсен, А. Б., Фрикке-Шмидт, Р., Нордестгаард, Б. Г. и Тибьорг-Хансен, А. Мутации с потерей функции в APOC3 и риск ишемической сосудистой болезни. N. Engl. J. Med. 371 , 32–41 (2014).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Kathiresan, S. et al. Шесть новых локусов, связанных с холестерином липопротеинов низкой плотности крови, холестерином липопротеинов высокой плотности или триглицеридами у людей. Nat. Genet. 40 , 189–197 (2008).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Рабочая группа по TG и HDL проекта секвенирования экзома, Национальный институт сердца, легких и крови.Мутации потери функции в APOC3 , триглицериды и ишемическая болезнь сердца. N. Engl. J. Med. 371 , 22–31 (2014).
Timpson, N.J. et al. Редкий вариант APOC3 связан с уровнями триглицеридов в плазме и уровнями ЛПОНП у европейцев. Nat. Commun. 5 , 4871 (2014).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Пленге, Р.М., Сколник, Э. М. и Альтшулер, Д. Подтверждение терапевтических целей с помощью генетики человека. Nat. Rev. Drug Discov. 12 , 581–594 (2013).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Nelson, M. R. et al. Подтверждение генетических данных человека для утвержденных показаний к лекарствам. Nat. Genet. 47 , 856–860 (2015). Этот документ демонстрирует важность генетики человека для открытия лекарств.
Артикул CAS PubMed Google ученый
Ференс, Б.А., Маджид, Ф., Пенуметча, Р., Флэк, Дж. М. и Брук, Р. Д. Влияние естественного случайного распределения для снижения холестерина липопротеинов низкой плотности на риск ишемической болезни сердца, опосредованный полиморфизмом в NPC1L1 , HMGCR или оба: факторное менделевское рандомизированное исследование 2 × 2. J. Am. Coll. Кардиол. 65 , 1552–1561 (2015).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Gaudet, D. et al. Антисмысловое ингибирование аполипопротеина C-III у пациентов с гипертриглицеридемией. N. Engl. J. Med. 373 , 438–447 (2015).
Артикул CAS PubMed Google ученый
McCarthy, S. et al. Контрольная панель из 64 976 гаплотипов для вменения генотипа. Nat. Genet. 48 , 1279–1283 (2016).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Ladouceur, M., Dastani, Z., Aulchenko, Y. S., Greenwood, C. M. T. и Richards, J. B. Эмпирическая сила методов ассоциации редких вариантов: результаты секвенирования по Сэнгеру у 1998 человек. PLOS Genet. 8 , e1002496 (2012).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Bodmer, W.& Бонилла, С. Общие и редкие варианты многофакторной предрасположенности к распространенным заболеваниям. Nat. Genet. 40 , 695–701 (2008).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Styrkarsdottir, U. et al. Бессмысленная мутация в гене LGR4 связана с несколькими заболеваниями человека и другими особенностями. Природа 497 , 517–520 (2013).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Тачмазиду, И.и другие. Секвенирование всего генома в сочетании с вменением обнаруживает генетические сигналы для антропометрических признаков. г. J. Hum. Genet. 100 , 865–884 (2017).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Иочкова В.В. и др. Обнаружение и уточнение генетических локусов, связанных с кардиометаболическим риском, с использованием плотных вмененных карт. Nat. Genet. 48 , 1303–1312 (2016).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Диксон, С. П., Ван, К., Кранц, И., Хаконарсон, Х. и Гольдштейн, Д. Б. Редкие варианты создают синтетические общегеномные ассоциации. PLoS Biol. 8 , e1000294 (2010).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Рэй, Н.Р., Перселл, С. М., Вишер, П. М., Ричардсон, А. и Сисай-Джоф, Ф. Синтетические ассоциации, созданные редкими вариантами, не объясняют большинство результатов GWAS. PLOS Biol. 9 , e1000579 (2011).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Андерсон, К. А., Соранцо, Н., Зеггини, Э., Барретт, Дж. К. и Лим, X. L. Маловероятно, что синтетические ассоциации могут объяснить многие общие сигналы ассоциации в масштабе всего генома болезни. PLOS Biol. 9 , e1000580 (2011).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Рэй, Н. Р. и др. Подводные камни прогнозирования сложных характеристик на основе SNP. Nat. Преподобный Жене. 14 , 507–515 (2013). Это полезный обзор использования генетической изменчивости для прогнозирования сложных признаков и заболеваний.
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Витте, Дж.С., Вишер, П. М. и Рэй, Н. Р. Вклад генетических вариантов в болезнь зависит от правителя. Nat. Преподобный Жене. 15 , 765–776 (2014).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Чепмен, Дж. М., Купер, Дж. Д., Тодд, Дж. А. и Клейтон, Д. Г. Обнаружение ассоциаций болезней из-за неравновесия по сцеплению с использованием тегов гаплотипов: класс тестов и детерминанты статистической мощности. Hum. Hered. 56 , 18–31 (2003).
Артикул PubMed Google ученый
Спенсер, К.С.А. и др. Разработка полногеномных ассоциативных исследований: размер выборки, мощность, вменение и выбор чипа для генотипирования. PLOS Genet. 5 , e1000477 (2009).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Эстрада, К.и другие. Полногеномный метаанализ идентифицирует 56 локусов минеральной плотности костной ткани и выявляет 14 локусов, связанных с риском перелома. Nat. Genet. 44 , 491–501 (2012).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Коллинз, Ф. С. Муковисцидоз: молекулярная биология и терапевтическое значение. Наука 256 , 774–779 (1992).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Янкаскас, Ю.Р., Маршалл, Б. С., Суфиан, Б., Саймон, Р. Х. и Родман, Д. Уход за взрослыми при муковисцидозе: консенсусный отчет конференции. Комод 125 , 1С – 39С (2004 г.).
Артикул PubMed Google ученый
Kemp, J. et al. Идентификация 153 новых локусов, связанных с минеральной плотностью пяточной кости и функциональным участием GPC6 в остеопорозе. Nat. Genet. 49 , 1468–1475 (2017). Это демонстрация эффекта очень больших размеров выборки для определения сотен локусов минеральной плотности кости, клинически значимого, высокополигенного признака.
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Иштван, Э. С. и Дайзенхофер, Дж. Структурный механизм ингибирования статинами HMG-CoA редуктазы. Наука 292 , 1160–1164 (2001).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Иллингворт, Д. Р. и др. Сравнительные эффекты ловастатина и ниацина при первичной гиперхолестеринемии.Перспективное испытание. Arch. Междунар. Med. 154 , 1586–1595 (1994).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Ричардс, Дж. Б., Чжэн, Х.-Ф. И Спектор Т. Д. Генетика остеопороза на основе полногеномных ассоциативных исследований: достижения и проблемы. Nat. Преподобный Жене. 13 , 672–672 (2012).
Артикул CAS Google ученый
Виллер, К.J. et al. Недавно идентифицированные локусы, которые влияют на концентрацию липидов и риск ишемической болезни сердца. Nat. Genet. 40 , 161–169 (2008).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Sullivan, D. et al. Влияние моноклональных антител к PCSK9 на уровни холестерина липопротеинов низкой плотности у пациентов с непереносимостью статинов: рандомизированное исследование GAUSS. JAMA 308 , 2497–2506 (2012).
Артикул CAS PubMed Google ученый
McClung, M. R. et al. Деносумаб у женщин в постменопаузе с низкой минеральной плотностью костей. N. Engl. J. Med. 354 , 821–831 (2006).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Джонс, А. М. и Хелм, Дж. М. Новые методы лечения муковисцидоза. Наркотики 69 , 1903–1910 (2009).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Эрроусмит, Дж. Пробные вахты: фаза III и неудачные попытки подачи документов: 2007–2010 гг. Nat. Rev. Drug Discov. 10 , 87 (2011).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Смит Г. Д. и Эбрахим С. «Менделирующая рандомизация»: может ли генетическая эпидемиология способствовать пониманию экологических детерминант болезней? Внутр.J. Epidemiol. 32 , 1-22 (2003).
Артикул PubMed Google ученый
Берджесс, С., Боуден, Дж., Фолл, Т., Ингельссон, Э. и Томпсон, С. Г. Анализ чувствительности для надежных причинно-следственных выводов на основе анализа менделевской рандомизации с множественными генетическими вариантами. Эпидемиология 28 , 30–42 (2017).
Артикул PubMed Google ученый
Соловьев Н., Котсапас, К., Ли, П. Х., Перселл, С. М., Смоллер, Дж. У. Плейотропия сложных черт: проблемы и стратегии. Nat. Преподобный Жене. 14 , 483–495 (2013).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Боуден, Дж., Дэйви Смит, Г. и Берджесс, С. Менделирующая рандомизация с недействительными инструментами: оценка эффекта и обнаружение смещения с помощью регрессии Эггера. Внутр.J. Epidemiol. 44 , 512–525 (2015).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Холмс, М. В., Ала-корпела, М. и Смит, Г. Д. Менделевская рандомизация кардиометаболических заболеваний: проблемы при оценке причинно-следственной связи. Nat. Rev. Cardiol. 14 , 577–590 (2017).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Лето, Д.И Saltiel, A.R. Регулирование транспорта глюкозы инсулином: контроль движения GLUT4. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 13 , 383–396 (2012).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Dehghan, A. et al. Мета-анализ полногеномных ассоциативных исследований у & gt; 80 000 субъектов идентифицирует множественные локусы для уровней С-реактивного белка. Тираж 123 , 731–738 (2011).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Мерриман Т. Р. Обновленная информация о генетической архитектуре гиперурикемии и подагры. Arthritis Res. Ther. 17 , 98 (2015).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Maller, J. et al. Общие вариации трех генов, включая некодирующий вариант CFH, сильно влияют на риск возрастной дегенерации желтого пятна. Nat. Genet. 38 , 1055–1059 (2006).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Сасидхар М. В., Редди С., Наик А. и Наик С. Генетика ишемической болезни сердца — взгляд клинициста. Indian Heart J. 66 , 663–671 (2014).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Visscher, P.М., Браун, М. А., Маккарти, М. И. и Янг, Дж. Пять лет открытия GWAS. г. J. Hum. Genet. 90 , 7–24 (2012).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Rietveld, C.A. et al. GWAS 126 559 человек определяет генетические варианты, связанные с уровнем образования. Наука 340 , 1467–1471 (2013).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Ходжкин, Дж.Семь видов плейотропии. Внутр. J. Dev. Биол. 42 , 501–505 (1998).
CAS PubMed Google ученый
Bulik-Sullivan, B.K. et al. Регрессия LD Score отличает искажение от полигенности в полногеномных ассоциативных исследованиях. Nat. Genet. 47 , 291–295 (2015).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Хартл, Д.Л. и Кларк, А. Г. Принципы популяционной генетики , 3-е изд. (Sinauer Associates, 1997).
Google ученый
Fu, Y. X. Статистические тесты нейтральности мутаций против роста популяции, автостопа и фонового отбора. Генетика 147 , 915–925 (1997).
CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Рамачандран, С.и другие. Подтверждение взаимосвязи генетической и географической дистанции в человеческих популяциях для серийного эффекта основателя, происходящего в Африке. Proc. Natl Acad. Sci. США 102 , 15942–15947 (2005).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Lowe, J. J. K. et al. Полногеномные исследования ассоциации в изолированной популяции основателей с тихоокеанского острова Косраэ. PLoS Genet. 5 , e1000365 (2009).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Panoutsopoulou, K. et al. Генетическая характеристика изолятов греческой популяции выявляет сильный генетический дрейф в бессмысленных и связанных с признаками вариантах. Nat. Commun. 5 , 5345 (2014).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Доуэлл, С.F. Сезонные колебания восприимчивости хозяев и циклы некоторых инфекционных заболеваний. Emerg. Заразить. Дис. 7 , 369–374 (2001).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Кук, Г. С. и Хилл, А. В. С. Генетика восприимчивости к инфекционным заболеваниям человека. Nat. Преподобный Жене. 2 , 967–977 (2001).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Киршнер, М.И Герхарт Дж. Эволюционируемость. Proc. Natl Acad. Sci. США 95 , 8420–8427 (1998).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Мартин М. П. и Кэррингтон М. Иммуногенетика вирусных инфекций. Curr. Opin. Иммунол. 17 , 510–516 (2005).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Джеффрис, а Дж., Kauppi, L. & Neumann, R. Интенсивно пунктированная мейотическая рекомбинация в области класса II главного комплекса гистосовместимости. Nat. Genet. 29 , 217–222 (2001).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Флинт, Дж., Хардинг, Р. М., Бойс, А. Дж. И Клегг, Дж. Б. Популяционная генетика гемоглобинопатий. Baillieres. Clin. Haematol. 11 , 1–51 (1998).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Картер, А. Дж. И Нгуен, А. К. Антагонистическая плейотропия как широко распространенный механизм поддержания аллелей полиморфных заболеваний. BMC Med. Genet. 12 , 160 (2011).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Лаланд, К. Н., Одлинг-Сми, Дж.И Майлз С. Как культура сформировала геном человека: объединение генетики и гуманитарных наук. Nat. Преподобный Жене. 11 , 137–148 (2010). В этой статье обсуждаются фундаментальные теоретические достижения в области эволюции человека и важное расширение конструирования ниш как действующей теории.
Артикул CAS PubMed Google ученый
Sabeti, P. C. et al. Положительный естественный отбор в человеческом роде. Наука 312 , 1614–1620 (2006).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Gerbault, P. et al. Эволюция персистенции лактазы: пример конструирования человеческой ниши. Philos. Trans R. Soc. Лондон. B Biol Sci. 366 , 863–877 (2011).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Чарльзуорт, Д.Балансирующий отбор и его влияние на последовательности в близлежащих регионах генома. PLoS Genet. 2 , 379–384 (2006).
Артикул CAS Google ученый
Хамблин М. Т. и Ди Риенцо А. Обнаружение признаков естественного отбора у людей: данные по локусу группы крови Даффи. г. J. Hum. Genet. 66 , 1669–1679 (2000).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Куррат, М.и другие. Молекулярный анализ кластера генов β-глобина в популяции Ниохоло Манденка показывает недавнее происхождение мутации β S Сенегал. г. J. Hum. Genet. 70 , 207–223 (2002).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Филд, Ю. и др. Обнаружение адаптации человека за последние 2000 лет. Наука 354 , 760–764 (2016).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Берг, Дж.Дж. И Куп, Г. А. Популяционный генетический сигнал полигенной адаптации. PLoS Genet. 10 , e1004412 (2014).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Kong, A. et al. Отбор против вариантов в геноме, связанных с уровнем образования. Proc. Natl Acad. Sci. США 114 , E727 – E732 (2017).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Турчин, М.C. et al. Свидетельства широко распространенного отбора по изменчивости стояния в Европе по SNP, связанным с ростом. Nat. Genet. 44 , 1015–1019 (2012). Эта статья и ссылка 112 предоставляют прекрасное понимание полигенной селекции и того, как она влияет на архитектуру генетики.
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Робинсон, М. Р. и др. Популяционная генетическая дифференциация роста и индекса массы тела в Европе. Nat. Genet. 47 , 1357–1362 (2015).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Гибсон Г. Деканализация и происхождение сложных заболеваний. Nat. Ред. 10 , 134–140 (2009).
Артикул CAS Google ученый
Флатт Т. Эволюционная генетика канализации. Q. Rev. Biol. 80 , 287–316 (2005).
Артикул PubMed Google ученый
Марули Э. и др. Редкие и низкочастотные варианты кодирования изменяют рост взрослого человека. Природа 542 , 186–190 (2017).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Manousaki, D. et al. К точной медицине: TBC1D4 Нарушение является обычным явлением среди инуитов и приводит к недостаточной диагностике диабета 2 типа. Уход за диабетом 39 , 1889–1895 (2016).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Moltke, I. et al. Распространенный гренландский вариант TBC1D4 дает мышечную инсулинорезистентность и диабет 2 типа. Природа 512 , 190–193 (2014). Этот документ и ссылка 119 демонстрируют, как изолированные популяции, которые, возможно, подверглись канализации, могут помочь определить критические контрольные точки этиологии болезни и повлиять на диагностику и скрининг в этих популяциях.
Артикул CAS PubMed Google ученый
Smith, M. W. et al. Карта примесей с высокой плотностью для открытия генов болезней у афроамериканцев. г. J. Hum. Genet. 74 , 1001–1013 (2004).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Клейтон Д. Прогнозирование и взаимодействие в генетике сложных заболеваний: опыт лечения диабета 1 типа. PLoS Genet. 5 , 1–6 (2009). Это отличный обзор трудностей в оценке прогнозов и взаимодействий для сложных заболеваний.
Артикул CAS Google ученый
Робинсон, М. Р. и др. Эффекты взаимодействия генотип-ковариата и наследуемость индекса массы тела взрослого человека. Nat. Genet. 49 , 1174–1181 (2017). Это исследование демонстрирует отсутствие всепроникающих эффектов взаимодействия генотип-ковариата для полигенного и высокоэффективного признака, ИМТ.
Артикул CAS PubMed Google ученый
Керб, Дж. Д. и Маркус, Э. Б. Жир и ожирение у американцев японского происхождения. г. J. Clin. Nutr. 53 , 1552S – 1555S (1991).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Делавари М., Сёндерлунд А. Л., Суинберн Б., Меллор Д. и Рензахо А. Аккультурация и ожирение среди групп мигрантов в странах с высоким уровнем доходов — систематический обзор. BMC Public Health 13 , 458 (2013).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Мерфи М., Робертсон В. и Ойебоде О. Ожирение среди международных мигрантов. Curr. Ожирение. Отчет 6 , 314–323 (2017).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Патель, Дж.V. et al. Влияние миграции на факторы риска ишемической болезни сердца: сравнение гуджаратцев в Великобритании и их современников в деревнях происхождения в Индии. Атеросклероз 185 , 297–306 (2006).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Ко Ю., Батчер Р. и Леонг Р. В. Эпидемиологические исследования миграции и факторов риска окружающей среды при воспалительных заболеваниях кишечника. World J. Gastroenterol. 20 , 1238–1247 (2014).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Пэрик, М., Гринуэй, К., Нури, Т., Муньос, Дж. И Зеннер, Д. Влияние миграции на эпидемиологию туберкулеза и борьбу с ним в странах с высоким уровнем дохода: обзор. BMC Med. 14 , 48 (2016).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Циглер Р.G. et al. Модели миграции и риск рака груди у американок азиатского происхождения. J. Natl Cancer Inst. 85 , 1819–1827 (1993).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Ле, Г. М., Гомес, С. Л., Кларк, К. А., Глейзер, С. Л. и Уэст, Д. В. Характер заболеваемости раком среди вьетнамцев в США и Ханое, Вьетнам. Внутр. J. Cancer 102 , 412–417 (2002).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Беарн, А.Г. и Миллер, Э. Д. Арчибальд Гаррод и развитие концепции врожденных нарушений метаболизма. Бык. Hist. Med. 53 , 315–328 (1979).
CAS PubMed Google ученый
Xu, C. et al. Оценка значимости всего генома для исследований секвенирования всего генома. Genet. Эпидемиол. 38 , 281–290 (2014).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Муцианас, Л.и другие. Возможности генетических методов редких вариантов для выявления вариаций, связанных с заболеванием, и проверки гипотез о сложном заболевании. PLoS Genet. 11 , e1005165 (2015).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Бансал В., Либигер О., Торкамани А. и Шорк Н. Дж. На Тихоокеанском симпозиуме по биокомпьютингам , 2011 г. 76–87 (Побережье Кохала, Гавайи, 2011 г.).
Google ученый
Бансал, В., Либигер, О., Торкамани, А. и Шорк, Н. Дж. Стратегии статистического анализа для ассоциативных исследований с участием редких вариантов. Nat. Преподобный Жене. 11 , 773–785 (2010).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Басу, С. и Пан, В. Сравнение статистических тестов для ассоциации болезни с редкими вариантами. Genet. Эпидемиол. 35 , 606–619 (2011).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Styrkarsdottir, U. et al. Тяжелый остеоартрит кисти ассоциируется с общими вариантами гена ALDh2A2 и с редкими вариантами 1p31. Nat. Genet. 46 , 498–502 (2014).
Артикул CAS PubMed Google ученый
До, Р.и другие. Секвенирование экзома идентифицирует редкие аллели LDLR и APOA5 , определяющие риск инфаркта миокарда. Природа 518 , 102–106 (2015).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Ladouceur, M., Zheng, H.-F., Greenwood, C. M. T. & Richards, J. B. Эмпирическая сила очень редких вариантов общих признаков и болезней: результаты секвенирования по Сэнгеру 1998 особей. евро. J. Hum. Genet. 21 , 1027–1030 (2013).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Mancuso, N. et al. Интеграция экспрессии генов со сводной статистикой ассоциации для идентификации генов, связанных с 30 сложными признаками. г. J. Hum. Genet. 100 , 473–487 (2017).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Сотрудничество с новыми факторами риска.Сахарный диабет, концентрация глюкозы в крови натощак и риск сосудистых заболеваний: совместный метаанализ 102 проспективных исследований. Ланцет 375 , 2215–2222 (2010).
Крог, А. и Крог, М. Исследование питания и обмена веществ эскимосов, проведенное в 1908 году во время экспедиции в Гренландию. Meddelelser Gronl. 41 , 165–173 (1914).
Google ученый
Муратов, Г.Дж., Кэрролл Н. В. и Скотт Е. М. Сахарный диабет у эскимосов. JAMA 199 , 107–112 (1967).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Jorgensen, M. E. et al. Диабет и нарушение толерантности к глюкозе среди инуитов Гренландии. Уход за диабетом 25 , 1766–1771 (2002).
Артикул PubMed Google ученый
Сладек, Р.и другие. Полногеномное ассоциативное исследование выявляет новые локусы риска диабета 2 типа. Природа 445 , 881–885 (2007).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Скотт Р. А. и другие. Крупномасштабный анализ ассоциаций позволяет выявить новые локусы, влияющие на гликемические признаки, и дать представление о лежащих в основе биологических путях. Nat. Genet. 44 , 991–1005 (2012).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Брэдфилд, Дж.P. et al. Полногеномный метаанализ шести когорт диабета 1 типа позволяет выявить несколько ассоциированных локусов. PLoS Genet. 7 , e1002293 (2011).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Wood, A. R. et al. Определение роли общих вариаций в геномной и биологической архитектуре взрослого человека. Nat. Genet. 46 , 1173–1186 (2014).
Артикул CAS PubMed PubMed Central Google ученый
Li, J. Z. et al. Человеческие отношения во всем мире, выведенные из моделей изменчивости в масштабе всего генома. Наука 319 , 1100–1104 (2008).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Розенберг, Н.А. и др. Генетическая структура популяций человека. Наука 298 , 2381–2385 (2002).
Артикул CAS PubMed Google ученый
Скрытые человеческие черты в языке социальных сетей: открытый словарный запас
Abstract
За последнее столетие теория личности и исследования успешно определили основные наборы характеристик, которые последовательно описывают и объясняют фундаментальные различия в способах мышления, чувств и поведения людей.Такие характеристики были получены с помощью теории, словарного анализа и опросов с использованием явных самоотчетов. Доступность данных социальных сетей, охватывающих миллионы пользователей, теперь позволяет автоматически извлекать характеристики из поведенческих данных — использования языка — в больших масштабах. Воспользовавшись лингвистической информацией, доступной через Facebook, мы изучаем процесс вывода нового набора потенциальных человеческих качеств на основе случайного использования языка. Мы подвергаем эти новые черты всестороннему набору оценок и сравниваем их с популярной пятифакторной моделью личности.Мы обнаружили, что наша основанная на языке конструкция признака часто является более обобщаемой , поскольку она часто предсказывает результаты, не основанные на анкетах, лучше, чем черты, основанные на анкетах (например, объекты, которые кому-то нравятся, доход и коэффициент интеллекта), в то время как факторы остаются почти такими же. стабильный как традиционные факторы. Наш подход предлагает ценность в новых конструкциях личности, полученных из повседневного использования человеческого языка .
Образец цитирования: Кулькарни В., Керн М.Л., Стиллвелл Д., Косински М., Мац С., Унгар Л. и др.(2018) Скрытые человеческие черты на языке социальных сетей: подход с открытым словарным запасом. PLoS ONE 13 (11): e0201703. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201703
Редактор: Кристофер М. Данфорт, Университет Вермонта, США
Поступила: 22.05.2017; Принято к печати: 20 июля 2018 г .; Опубликовано: 28 ноября 2018 г.
Авторские права: © 2018 Kulkarni et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.
Доступность данных: Данные доступны в Open Science Framework: https://osf.io/bm9gn.
Финансирование: Поддержка этого исследования была предоставлена Фондом Templeton Religion Trust TRT-0048, предоставленным Х. Эндрю Шварцу, и грантами NSF DBI-1355990 и IIS-1546113, предоставленными Стивену Скиена.
Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.
Введение
Какие основные характеристики делают человека уникальным? Психология давно пыталась ответить на этот вопрос, выявляя скрытые факторы, которые отличают людей, относительно стабильны во времени и среди популяций и предсказывают значимые результаты [1, 2, 3, 4].Несмотря на то, что существует несколько различных моделей человеческой личности, наиболее доминирующей является модель «большой пятерки» или «пятифакторной модели», в которой характеристики личности обычно группируются по пяти факторам: экстраверсия, уступчивость, добросовестность, невротизм / эмоциональная стабильность и открытость / интеллект [5, 6]. Большая пятерка предназначена для обобщения характерных форм поведения, которые отличают человека в разных контекстах его повседневной жизни. Обычно это оценивается с помощью анкеты, в которой человек размышляет о своих типичных мыслях и поведении [5].Такие анкеты лишь косвенно отражают реальное поведение, а также страдают систематическими ошибками в ответах [7, 8].
Рост больших данных открывает возможности для изучения повседневного поведения в невиданных ранее масштабах. Каждый день люди раскрывают аспекты своей жизни через слова, выраженные в Интернете через социальные сети, такие как Facebook и Twitter. Используя эту лингвистическую информацию, мы получаем модель черт, основанную на повседневном языковом поведении. Наш подход анализирует слова и фразы десятков тысяч пользователей и миллионы их сообщений, чтобы вывести набор характеристик.
В соответствии с теорией черт [9], мы ищем небольшое количество обобщаемых и стабильных черт, которые отражают значимые различия между людьми. Мы называем эти поведенческих лингвистических черт (BLT) . Наш метод не полагается на составленную вручную лексику или анкеты, и он хорошо масштабируется, чтобы использовать большой объем данных, доступных в социальных сетях. Хотя некоторые использовали социальные сети и методы открытого словаря для оценки существующих моделей черт характера — например, Большая пятерка [5] блоггеров [10] или пользователей Facebook [11], темная триада [12] с использованием Facebook [13] — насколько нам известно, никто из не пытался вывести самих скрытых черт.
Мы оцениваем BLT по двум критериям:
- Возможность обобщения : факторы должны быть обобщаемыми для большого разнообразия задач прогнозирования.
- Стабильность : Факторы должны быть относительно стабильными во времени и по совокупности. Факторные оценки пользователей с течением времени должны коррелироваться на уровнях, аналогичных перекрестным временным и межпопуляционным корреляциям Большой 5.
Общая цель этого исследования — определить, возможно ли вывести обобщаемых и стабильных черт на основе поведения при использовании языка социальных сетей.Мы производим BLT методами матричной факторизации. Затем мы оцениваем степень, в которой BLT соответствуют этим критериям, принимая во внимание их прогностическую валидность, валидность повторных тестов, надежность выбывания, валидность лиц и способность предсказывать психологические переменные (баллы депрессии) и социально-демографические переменные (IQ, Доходы и лайки).
Предпосылки
Теория личности и исследования имеют долгую историю поиска характеристик, факторов и аспектов, которые отличают людей друг от друга.Хотя личность использовалась множеством способов, большую часть исследований можно разделить на две цели: (а) определение основных конструктов и факторов, которые последовательно различают группы людей, и (б) прогностические модели, которые либо предсказывают личностные черты. от других характеристик или использовать личность, чтобы предсказать другие переменные. Мы подробнее обсудим каждую из этих тем ниже.
Моделирование личности
Психологи личности давно пытались определить фундаментальные характеристики, которые идеографически различают людей, но при этом адекватно группируются по группам людей, чтобы выявить последовательные модели поведения.Хотя существует множество подходов к изучению индивидуальных различий, наиболее распространенные подходы основаны на лексической гипотезе, которая предполагает, что ключевые черты человеческой личности станут частью языка, который мы используем для описания самих себя [1, 4, 14]. Важность языка в психологии подчеркивается в [15]:
.Язык — это наиболее распространенный и надежный способ для людей перевести свои внутренние мысли и эмоции в форму, понятную другим.Таким образом, слова и язык — это суть психологии и общения.
Следовательно, долгое время в психологии личности стремились охарактеризовать индивидуальные различия на основе слов, которые люди используют. Модель большой пятерки возникла в результате того, что люди оценивали себя по словарным прилагательным (например, я считаю себя экстравертным, восторженным; сдержанным, тихим), а затем с помощью факторного анализа сгруппировали ответы по небольшому количеству факторов. Вначале лексикон из 18 000 слов, позволяющих отличить одного человека от другого на основе словаря английского языка, был предложен [1].Участники оценивали себя по этим характеристикам, и многочисленные факторные анализы выявили от трех до 16 основных факторов. Другая лексика и списки дескрипторов прилагательных также были разработаны и протестированы за последнее столетие. Хотя есть некоторые исключения, во многих анкетах, культурах и временных периодах постоянно появляются факторы Большой пятерки [6].
Таким образом, доминирующий подход к характеристике личности основан на ручной лексике и словарях [4].Психологи разработали множество анкет, которые фиксируют эти черты личности [4, 5, 16]. Люди могут легко размышлять о своей личности, или другие могут дать оценку личности этого человека с помощью этих анкет.
Пять факторов имеют иерархическую природу, причем пять факторов подчеркиваются аспектами, которые состоят из определенных черт или аспектов, которые отражают привычное поведение, мысли, эмоции и способы реагирования на ситуации [17].Анкеты личности предназначены для обобщения повседневного поведения, но представляют собой размышления, основанные на собственном (или другом) восприятии, а не на прямой оценке повседневного поведения по мере того, как оно происходит. Базовые характеристики лучше предсказывают результаты [18], но они менее согласованы для разных людей. Поскольку «большая пятерка» действительно успешно предсказывает важные жизненные результаты, они полезны для предоставления широких представлений об относительно стабильных индивидуальных различиях за счет фиксации поведения, которое происходит в повседневной жизни.
Существуют и другие подходы к оценке личности. Например, повествовательные подходы к личности (например, [19]) успешно предоставляют богатые идиографические описания человека в их повседневном контексте. Однако такие подходы требуют больших затрат времени и ресурсов и поэтому применяются только в небольшом масштабе, что затрудняет поиск общих номотетических конструкций.
Первоначальная попытка была предпринята для использования открытого подхода к изучению личностных черт путем извлечения общих тем из текстов, рассказывающих о себе [20].Используя набор данных из 1165 открытых самоописательных повествований, был проведен факторный анализ наиболее часто используемых прилагательных для выявления скрытых факторов. Было показано, что скрытые факторы умеренно коррелируют с факторами Большой пятерки и предполагают психологически значимые измерения. Настоящее исследование расширяет эту работу в гораздо большем масштабе.
Прогностические модели личности
Личность интересна отчасти потому, что она позволяет прогнозировать значимые жизненные результаты, включая образование и успех в работе, социальные отношения, физическое и психическое здоровье и долголетие (например,г., [21, 22]). Личность также можно предсказать с помощью других биологических, социальных, психологических и поведенческих показателей.
С недавними достижениями вычислительной социальной науки исследователи стремились предсказать личность, а также другие психосоциальные и демографические различия среди пользователей [10, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31]. В этой статье мы сосредоточимся на работе, связанной с описанием и предсказанием личности с помощью языка в социальных сетях.
Множественные исследования проанализировали данные социальных сетей, включая публикации в Facebook, текстовые сообщения и твиты в Twitter, и обнаружили корреляты Большой пятерки и других индивидуальных характеристик с языком [24, 25, 32].Park et al. разработали языковую оценку личности на основе языка Facebook, которая предсказывала личность на уровне, аналогичном другим методам оценки личности [29]. Golbeck et al. предложил метод прогнозирования личности пользователя на основе его сообщений в Twitter [26]. Самнер и др. предложил метод предсказания темных черт личности, основанный на языке Twitter [27]. Планк и Хови проанализировали 1,2 миллиона твитов и предложили модель для прогнозирования типов личности Майерс-Бриггс [28].
Несмотря на успех, исследования все чаще предполагают различные сложности.Iacobelli et al. проанализировали блоггеров и обнаружили, что наиболее эффективная модель сочетает в себе несколько лингвистических функций, в том числе биграммы с корнями и общеупотребительные слова [10]. Примечательно, что они также подчеркнули необходимость более тонких и сложных языковых функций. Недавние работы показывают, что выход за рамки слов и включение сложных функций, таких как распределенные представления предложений, улучшают предсказание личности [30, 31]. В целом исследования показывают, что язык может предсказывать личность, но упрощенные модели могут не отражать сложности человеческой психики.
В то время как существующие исследования начинаются с моделей личности как основной истины, текущее исследование использует возможности данных социальных сетей для изучения черт, вытекающих из самого языка.
Материалы и методы
В этом разделе мы подробно описываем наш набор данных, предлагаемый нами метод изучения скрытых факторов и план экспериментов для оценки производных факторов.
Заявление об этике
Все участники явным образом подтвердили согласие на использование их ответов и информации Facebook в исследовательских целях.Все процедуры исследования были одобрены Экспертным советом Пенсильванского университета.
Наборы данных
Мы использовали набор данных из 20 356 117 статусных сообщений Facebook от 152 845 отдельных пользователей, полученных с помощью специального приложения [33]. Мы отфильтровали всех пользователей, которые опубликовали менее 1000 слов, старше 65 лет или утверждали, что они не из США. Кроме того, мы отфильтровали все сообщения не на английском языке.
Среди этих пользователей 49 139 имеют данные о возрасте, поле и их личностных показателях Большой пятерки (Big5), основанные на 20 личностных элементах из Международного пула элементов личности (IPIP) [34], который составляет наш окончательный набор данных.Ниже приведены несколько примеров сообщений:
- до свидания с теми, кого я не смог догнать, прежде чем уйду.
- спокойный ум заставляет лучше видеть вещи, существование которых просто игнорировалось
- шрама заживают, величие исчезает, и все, что остается, — это воспоминания, сделанные
Около 62,8% пользователей в нашем наборе данных — женщины. Распределение по возрасту смещено в сторону более молодых людей со средним возрастом 22 года и средним возрастом 25 лет.49 лет. Хотя мы считаем, что полученные нами латентные факторы должны охватывать различные возрасты и пол, мы также исследуем остаточные демографические факторы (возраст и пол). Все сообщения были токенизированы, а стоп-слова (очень часто встречающиеся слова, такие как «the» или «is») были удалены на этапе предварительной обработки.
Фактор поколения
Мы рассмотрели несколько методов изучения наших скрытых факторов. Перед описанием предлагаемого нами метода мы обсудим несколько альтернативных методов, которые мы рассмотрели для изучения скрытых факторов.
Альтернативные методы.
- Скрытое распределение Дирихле (LDA) : Сначала мы смоделировали скомпилированную лингвистическую информацию от каждого пользователя как документ, а скрытые факторы как темы. LDA [35] позволяет нам узнать эти факторы (т. Е. Темы), которые представляют каждого человека, на основе корпуса пользовательского текста. Затем каждый пользователь представлен как смесь изученных факторов. Мы использовали набор инструментов MALLET [36] для изучения факторов LDA, установили α = 5 и включили оптимизацию гиперпараметров.Мы оптимизируем гиперпараметры каждые 20 итераций с прогоном до 10 итераций. LDA представляет каждого пользователя как распределение вероятностей по темам (факторам). Поскольку факторные оценки всегда неотрицательны и ограничиваются суммированием до 1, оценки на человека имеют нежелательное качество, поскольку они всегда отрицательно коррелируют друг с другом (например, один человек никогда не может быть высоким или низким по всем факторам, ограничение, которое не встречается в типичном факторном анализе и не отражает теорию личности).Это побудило нас исследовать подходы без таких ограничений для этого первого исследования моделирования небольшого количества черт из социальных сетей.
- Разложение по сингулярным значениям (SVD) : Далее мы рассмотрели SVD [37]. Мы указали user-set () и конечный набор словарных терминов, соответствующих этим пользователям (). Мы построили матрицу терминов M и вычислили низкоранговую аппроксимацию M , используя SVD.
Хотя SVD не имеет недостатков LDA, мы заметили, что более общая версия уменьшения размерности, «факторный анализ (FA)», демонстрирует лучшую эмпирическую эффективность в задачах прогнозирования и мотивирует FA как предлагаемый нами метод для выявления признаков.Таким образом, предлагаемая нами методология опирается на FA, а не на LDA или SVD.
Предлагаемый метод: факторный анализ (FA).
Факторный анализ (FA) уже давно является частью психологических исследований и разработки психометрических оценок. Этот метод стремится представить набор переменных в виде линейных комбинаций небольшого числа скрытых факторов. Формально, учитывая матрицу M , факторный анализ стремится изучить скрытые факторы F и матрицу нагрузки L , такие что: (1) где E представляет собой матрицу ошибок.В то время как SVD стремится изучить факторы, которые объясняют всю дисперсию, FA является более общим и изучает факторы, которые учитывают общую дисперсию, но допускают некоторую необъяснимую остаточную дисперсию. Фактически, SVD можно интерпретировать как частный случай факторного анализа (FA) в условиях изотропного шума [38].
Обычно в психологии факторы оцениваются и затем меняются, чтобы найти наиболее подходящее решение. Мы решили использовать FA как подход к выявлению скрытых факторов пользователя. Мы применили FA к матрице пользовательских условий и исследовали различные повороты матрицы нагрузки L, чтобы получить потенциально более интерпретируемые факторы.В наших окончательных моделях мы использовали Promax (наклонное) вращение с Equa-max вращением для всех наших экспериментов.
Используя факторный анализ, мы извлекли 5 факторов. Хотя мы отметили, что тест Scree с использованием ускорения предложил 3 фактора, мы учитываем 5 факторов, чтобы провести справедливое сравнение с Big5. Мы выбрали 5 факторов для прямого сравнения с моделью Big5. Для сравнения мы также извлекли 10 и 30 факторов (в соответствии с 10 основными аспектами [17] и 30 аспектами [5]; результаты этих моделей доступны в разделе «Дополнительная информация»).На рис. 1 показаны облака слов, соответствующие наиболее и наименее коррелированным словам для каждого фактора (т. Е. Анализ различного языка; [11]). Факторы охватывают эмоциональные слова, такие как жизнь, сердце, счастье, любовь (см. FA: F1 (+)), и неэмоциональные слова, такие как выходные, школа, работа, завтра, сегодня вечером (см. FA: F1 (-)) . Эти наблюдения показывают, что наши факторы улавливают множество поведенческих и психологических сигналов.
Рис. 1. Облака слов, показывающие наиболее / наименее коррелированные слова для каждого фактора (с вращением).
Облака слов, показывающие наиболее / наименее коррелированные слова для каждого фактора FA (с поворотом), полученные с помощью дифференциального анализа языка ([11]). Чем больше слово, тем сильнее оно коррелирует с фактором (для всех показанных облаков слов, FDR-коррекция была сделана, чтобы отображать только значимые слова. Кроме того, пространственное расположение ничего не кодирует). Цвет указывает частоту (серый = мало, синий = умеренное, красный = частое).
https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0201703.g001
Дифференциальный анализ и конвергентная достоверность
Далее мы исследуем, как полученные нами факторы связаны друг с другом и с Большой пятеркой, используя коэффициенты корреляции Пирсона (r). Если факторы отражают реальные характеристики личности, они должны быть в некоторой степени коррелированы с личностными факторами, которые преобладали в исследованиях личности. Но если они отражают уникальную дисперсию, то корреляции должны быть от низких до умеренных. Также они должны минимально коррелировать друг с другом.Как показано на рис. 2, факторы наиболее сильно коррелируют с экстраверсией и открытостью. F4 демонстрирует самую сильную корреляцию, отражающую более низкий уровень сознательности. Слова F4 похожи на [32], с многочисленными ругательствами с положительной стороны и словами о семье, работе и отдыхе с отрицательной стороны [32].
Мы также сообщаем о корреляции каждого отдельного фактора с результатами, которые мы показываем на рис. 3. В целом мы отмечаем, что каждый отдельный фактор незначительно коррелирует с результатами, но мы также наблюдаем более сильные корреляции.Обратите внимание, например, что фактор F2, который, по-видимому, отражает поведение подростков, отрицательно коррелирует с доходом. Кроме того, обратите внимание, как фактор F4, который фиксирует обиженных (и употребляющих нецензурную лексику) людей, отрицательно коррелирует с удовлетворенностью жизнью (SWL).
Теперь мы показываем 2 больших 5 вопроса и 5 лайков, которые наиболее положительно и отрицательно коррелируют с каждым отдельным фактором на рис. 4, которые раскрывают некоторую информацию о человеческом поведении, зафиксированном нашими факторами.Приведу пару примеров. Фактор F1 фиксирует черты людей, которые имеют богатый словарный запас и любят вести более глубокие беседы. Обратите внимание, что люди с этими чертами также любят философию и любят Далай-ламу, Алхимика и TED. С другой стороны, люди с низким показателем F1 не интересуются теоретическими дискуссиями, испытывают трудности с пониманием абстрактных идей и любят анимационные фильмы, такие как «В поисках Дори». Также обратите внимание, что фактор F5 также отражает открытость и либеральное мировоззрение, когда люди с богатым словарным запасом, как правило, голосуют за либеральные политические партии и смотрят / слушают NPR, PBS и The Daily Show.
Таким образом, все эти примеры показывают, что наши усвоенные факторы отражают разнообразие человеческого поведения, наблюдаемого в социальных сетях, полностью основанное на их языке с использованием подхода открытого словарного запаса.
Наконец, рис. 5 иллюстрирует влияние вращения на факторную структуру. Хотя в повернутой версии есть несколько факторов, которые характеризуются такими словами, как «вставить это» и «обновление статуса», обратите внимание на полное отсутствие таких слов, как «вставьте это» в повернутой версии во многих факторах, что дает более четкую структуру факторов. .
Рис. 5. Облака слов, показывающие эффект вращения.
Облака слов, показывающие эффект вращения. Вращение дает заметно разные факторы. Обратите внимание на отсутствие таких слов, как «вставить» в повернутой версии с несколькими факторами, в отличие от версии без ротации, где несколько факторов характеризуются такими словами, как «вставить это» и «обновление статуса». Чем крупнее слово, тем сильнее оно соотносится с фактором. Цвет указывает частоту (серый = мало, синий = умеренное, красный = частое) [11].
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201703.g005
Оценка
В этом разделе мы представляем методы для всесторонней оценки наших производных факторов. Наши оценки в целом стремятся количественно определить два аспекта факторов: обобщаемость и стабильность .
Обобщаемость
Predictive validity стремится измерить обобщаемости изученных факторов путем измерения их прогностической эффективности для ряда задач на основе других данных, доступных для тех же пользователей.Мы сгруппировали эти оценки в две категории: анкеты / опрос и поведенческих / экономических результатов . Для каждого результата мы прогнозируем результат с помощью регрессии и сообщаем о нашей работе с использованием коэффициента корреляции Пирсона r (за исключением случая категориальной классификации, когда мы указываем AUC).
Поведенческие / экономические результаты.
- FriendSize: количество друзей было взято из профилей пользователей Facebook.
- Доход: Расчетный доход был доступен с помощью 5-минутной анкеты, разосланной 2623 пользователям Facebook в США, которая включает вопросы о возрасте, поле, образовании и доходе.Из-за асимметрии распределения дохода мы используем логарифм сообщенного дохода.
- Коэффициент интеллекта (IQ): пользователи прошли тест на IQ через специальную платформу [33]
- лайков: мы прогнозируем небольшое количество широких категорий, которые нравятся пользователям, например рок-музыкальные группы, игры и хобби. Чтобы определить эти категории, мы начали с матрицы N пользователей и детализированных категорий лайков на Facebook. Мы рассматривали только 10 000 лучших по популярности (т.е., частота рассчитывается по пользователям). Затем мы сгруппировали пользователей с помощью неотрицательной матричной факторизации (NMF), чтобы уменьшить размерность N до 20 кластеров (которые мы оценили качественно). В качестве иллюстрации мы показываем один такой широкий кластер уровня, который соответствует музыкальным группам в жанре металла: Disturbed • System of a Down • Linkin Park • Slipknot • Avenged Sevenfold • Breaking Benjamin • Bullet for my Valentine • Metallica • Korn
Анкета / Результаты опроса.
- Удовлетворенность жизнью (SWL или Sat. W / Life): Удовлетворенность жизнью (SWL) была получена с помощью анкеты удовлетворенности жизнью из 5 пунктов [39].
- Рейтинг депрессии: Депрессия была получена с помощью опросника Центра эпидемиологических исследований депрессии (CES-D) из 20 пунктов [40].
- дополнительных вопросов большой пятерки: помимо 20 элементов индивидуальности, используемых для подсчета баллов большой пятерки, у многих пользователей было от 10 до 80 дополнительных элементов личности.Оценочная задача — предсказать личность на основе этих дополнительных пунктов. Мы рассматриваем только вопросы 21–100, поскольку первые 20 вопросов напрямую использовались для расчета их оценок в Большой пятерке. Таким образом, проверяется достоверность прогнозов помимо основных корреляций Большой пятерки.
Обучение прогнозным моделям.
Для задач регрессии мы используем линейную регрессию со штрафом L 2 (гребенчатая регрессия), а для задач классификации мы обучаем классификатор логистической регрессии.В обоих случаях мы ограничиваем анализ линейными моделями, чтобы гарантировать интерпретируемость наших моделей и выявить внутреннюю прогностическую силу факторов. Мы устанавливаем наши гиперпараметры с помощью поиска по сетке и перекрестной проверки для получения более стабильных оценок и количественной оценки дисперсии модели. Мы сообщаем наши результаты как среднюю производительность по 10 различным случайным разделам обучающих и тестовых данных.
Стабильность
Срок действия теста / повторного тестирования.
Мы оцениваем стабильность изученных факторов, проводя тест-ретестовый эксперимент.Наша экспериментальная процедура выглядит следующим образом:
- Разделить весь корпус сообщений на две части: (а) обучающая часть, используемая для обучения модели для вывода факторов (75% корпуса) и (б) тестовая часть (25% корпуса), которая удерживается вышли из обучения, чтобы протестировать оценочную модель. Далее мы разделяем сообщения каждого пользователя на несколько периодов времени (с интервалом в 6 месяцев). Чтобы обеспечить достаточное количество данных, мы рассматриваем только тех пользователей, которые написали не менее 1000 слов за установленный срок. В прошлых работах [29, 41] было эмпирически установлено, что это количество слов является достаточным для языковой оценки личности.
- Изучите модель, чтобы вывести факторы для каждого пользователя, используя обучающий набор.
- Коэффициенты вывода для пользователей в каждый период времени набора тестов.
Мы сообщаем о корреляциях по доступным периодам времени. Park et al. [29] обнаружили, что языковые оценки факторов Большой пятерки продемонстрировали сильную корреляцию с течением времени, в диапазоне от r = 0,62 для невротизма до r = 0,74 для открытости в последовательных 6-месячных интервалах, с более низкими корреляциями в более отдаленные периоды времени [29] .Если факторы BLT демонстрируют выносливость, то мы ожидаем увидеть сильную корреляцию на тестовой выборке (r = 0,60 и выше) в течение 6-месячного интервала с некоторым снижением в последующие временные периоды.
Надежность при отключении.
Наконец, мы оцениваем внешнюю достоверность изученных факторов для разных выборок пользователей. Изученные факторы не должны чрезмерно зависеть от конкретного набора пользователей из данных обучения. Мы количественно оцениваем чувствительность изученных факторов к присутствию (или отсутствию) пользователей следующим образом:
- Мы случайным образом исключаем 20% пользователей из обучающих данных до того, как узнаем факторы.
- Повторяем шаг 1 сто раз.
- Мы выводим факторные оценки по фиксированному набору тестов для каждой из 100 изученных моделей.
- Мы рассматриваем факторные оценки, полученные для каждой пары моделей ( i , j ):
- Мы используем венгерский алгоритм [42], чтобы сделать вывод о наилучшем согласовании оценок факторов, измеряемых корреляциями.
- Мы вычисляем и сообщаем среднюю корреляцию между согласованными оценками факторов.
- Мы делаем это для каждой пары моделей и вычисляем среднее значение наблюдаемых оценок.
Результаты и обсуждение
Обобщаемость
Таблицы 1 и 2 показывают прогностическую валидность факторов Big5, или BLT (FA5), и моделей, которые включают возраст и пол, представленные как средний коэффициент корреляции Пирсона r для 10 случайных разделений теста на поезд для каждого результата. Для результатов, основанных на анкетах, факторы «большой пятерки» лучше предсказывают SWL и депрессию, чем наши факторы. Это вызвано сильной корреляцией УВЛ и депрессии с экстраверсией и невротизмом.Большая пятерка также превосходит наши факторы в отношении размера сети друзей, которая, опять же, определяется сильной корреляцией с экстраверсией. Примечательно, что корреляции для Big5 и FA5 эквивалентны при прогнозировании дополнительных вопросов личности (Big5Questions). Напротив, как показано в таблице, наши факторы лучше предсказывают доход, IQ и предпочтения пользователя. Например, в задаче прогнозирования лайков FA с 5 факторами превосходит базовый уровень на 7 процентных пунктов (60,11–52,6). Здесь стоит подчеркнуть, что задача прогнозирования лайков — сложная задача: она включает в себя 20 различных классификационных задач.Следовательно, улучшение этой задачи на 7 процентных пунктов является многообещающим. Также обратите внимание, что добавление возраста и пола в качестве ковариант улучшает прогнозную производительность (сравните FA5 + Demog с FA5).
Таблицы 3 и 4 показывают лучшие (вверху) и худшие (внизу) элементы Big5 и LIKES, ранжированные в соответствии с прогнозными показателями наших BLT. Что касается вопросов Большой пятерки, BLT лучше всего предсказывают вопросы открытости и в меньшей степени предсказывают вопросы экстраверсии и добросовестности. Самые сильные пункты посвящены языку (например,g., «имеют богатый словарный запас» (см. Таблицу 3), что свидетельствует о том, что BLT адекватно фиксируют повседневное поведение. Для LIKES BLT предсказывают общие категории (например, музыкальные жанры, ориентированы на детей) и в наименьшей степени предсказывают общие LIKE, которые могут понравиться почти всем пользователям (например: Youtube, Facebook).
В заключение мы подчеркиваем, что черты, изучаемые с помощью FA, не настроены априори на какую-либо конкретную прогностическую задачу, но при этом конкурируют с чертами, полученными из анкет, при прогнозировании различных результатов и даже превосходят черты, основанные на опросе, по поведенческим результатам, таким как доход и IQ, что подчеркивает обобщаемость этих черт.
Стабильность
На рис. 6 показаны корреляции факторов в последующие периоды времени с оценками факторов в начальной точке ( t = 0) для общей группы пользователей. Четыре из пяти факторов демонстрируют сильную корреляцию с некоторым снижением в последующие периоды, но в целом они довольно стабильны. Исключение составляет F3. Слова в этом факторе (см. Рис. 1) отражают поведение Facebook (например, вставка, ваш статус, репост) по сравнению с поведением в автономном режиме (например, завтра, сегодня вечером, спите, взволнован).В данном случае мы полагаем, что этот фактор отражает меньше черты характера и больше временного состояния «нового пользователя Facebook».
Наконец, для анализа отсева мы вычислили среднюю корреляцию между факторами, полученными в течение нескольких прогонов, когда случайная выборка в 20% отбрасывалась до изучения факторов. Мы использовали венгерский алгоритм, чтобы вывести соответствие между факторами в нескольких прогонах. Между соответствующими факторами в нескольких прогонах была очень сильная средняя корреляция (0,94).
Как анализ повторных тестов, так и анализ отсева подтверждают устойчивость факторов во времени и подгруппах.
Ограничения
В этом первом исследовании черт человеческого поведения, проявляющегося в социальных сетях, мы оставили многие вопросы без ответа. Наши скрытые черты отражают человеческое поведение, выявленное в контексте Facebook более 49 139 пользователей в США, которые невозможно обобщить по всему миру. Мы оставляем это на будущее, чтобы выяснить, наблюдаются ли аналогичные черты в других контекстах.Кроме того, в то время как традиционные методы страдают от предвзятости ответов, наши методы имеют другие — например, хотя Facebook используется большинством американцев, все еще нет сомнений в некоторых предубеждениях при выборе того, кто на нем участвует, и люди могут проектировать, какими они хотят быть. видимый. Мы рассматриваем такой подход как дополнение к традиционным методикам. Наконец, мы не обращались напрямую к интерпретируемости наших изученных факторов и не накладывали явных ограничений на стабильность (и обнаружили, что у нас есть еще один динамический фактор, подобный состоянию).С другой стороны, наша цель состояла в том, чтобы определить возможность извлечения черт из поведения в социальных сетях, а не предлагать конкретный набор черт, подобных большой пятерке, для использования во всех контекстах. Мы оставляем дальнейшую работу над тщательным анализом и рассмотрением этих аспектов.
Заключение
Мы предложили метод, основанный на факторном анализе , чтобы вывести скрытые черты личности из повседневного языка пользователей социальных сетей. Человек — это «организованная, динамичная, действующая система, функционирующая в социальном мире», с характеристиками, поведением, чувствами и мыслями, которые являются как последовательными, так и изменчивыми во времени и ситуациях [43].Индивидуальные различия часто основывались на вопросах анкеты, которые могут не отражать разнообразия повседневного человеческого поведения.
Наш метод выводит латентные факторы из языкового поведения в социальных сетях — среды, которая позволяет получить доступ к большим размерам выборок; беспрепятственный доступ к мыслям, эмоциям и языку пользователя; и подходы, основанные на данных. Мы вывели пять факторов из языка и продемонстрировали, что эти факторы можно обобщить с хорошей предсказательной силой и стабильно по времени и подгруппам.Мы рассматриваем это как ступеньку к получению дополнения к популярным личностным чертам Большой пятерки, основанным на крупномасштабных поведенческих данных, а не на самоотчетах анкет. Мы продемонстрировали, что с помощью языка социальных сетей можно создавать факторы, которые имеют предсказательную ценность, обладают достоверностью, стабильностью и иногда лучше обобщают, чем «Большая пятерка».
Вспомогательная информация
S1 Таблица. Прогнозирующая производительность при выполнении задач в социальных сетях по факторам без резидуализации возраста и пола по 10 и 30 факторам.
Для сравнения с элементами анкеты мы вычисляем 10 оценок аспектов и 30 оценок на основе аспектов, используя соответствующие элементы IPIP. Демог указывает, что возраст и пол также были добавлены в качестве переменных для изучения прогнозных моделей. Мы показываем среднее значение R Пирсона по 10 случайным разделениям на тренировочном тесте для размера друга, дохода и IQ, а для лайков мы показываем среднюю площадь под кривой (AUC) по всем 20 категориям. Факторы, основанные на языке (FA), работают конкурентоспособно и даже превосходят факторы, основанные на вопроснике, как выделено цветом.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201703.s001
(JPG)
S2 Стол. Прогностическая эффективность в задачах на основе вопросника для факторов без резидуализации возраста и пола для 10 и 30 факторов.
Для сравнения с элементами анкеты мы вычисляем 10 оценок аспектов и 30 оценок на основе аспектов, используя соответствующие элементы IPIP. Демог указывает, что возраст и пол также были добавлены в качестве переменных для изучения прогнозных моделей. Мы показываем среднее значение Pearson R для 10 случайных разбиений на тестовые поезда.Факторы, основанные на языке (FA), не превосходят факторы, основанные на вопроснике.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201703.s002
(JPG)
S3 Таблица. Прогнозирующая производительность в задачах на основе социальных сетей для факторов с остаточным возрастом и полом.
Мы показываем среднее значение R Пирсона для 10 случайных разделений на обучающих тестах для FriendSize, Income и IQ, в то время как для Like мы показываем среднюю площадь под кривой (AUC) по всем 20 категориям. Факторы, основанные на языке (FA), работают конкурентоспособно и даже превосходят факторы, основанные на вопроснике, как выделено цветом.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201703.s003
(JPG)
S4 Таблица. Прогностическая эффективность в задачах на основе вопросника для факторов с резидуализацией возраста и пола.
Demog указывает, что возраст и пол также были добавлены как коварианты для изучения моделей прогнозирования. Мы показываем среднее значение Пирсона R для 10 случайных разбиений на тестовые поезда. Факторы, основанные на языке (FA), не превосходят факторы, основанные на вопроснике.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201703.s004
(JPG)
S5 Таблица. Прогнозирующая производительность в задачах социальных сетей для факторов с резидуализацией возраста и пола для 10 и 30 факторов.
Demog указывает, что возраст и пол также были добавлены как коварианты для изучения моделей прогнозирования. Мы показываем среднее значение R Пирсона по 10 случайным разделениям на тренировочном тесте для размера друга, дохода и IQ, а для лайков мы показываем среднюю площадь под кривой (AUC) по всем 20 категориям. Факторы, основанные на языке (FA), работают конкурентоспособно и даже превосходят факторы, основанные на вопроснике (Big5), как выделено цветом.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201703.s005
(JPG)
S6 Таблица. Прогностическая эффективность в задачах на основе вопросника для факторов с резидуализацией возраста и пола для 10 и 30 факторов.
Demog указывает, что возраст и пол также были добавлены как коварианты для изучения моделей прогнозирования. Мы показываем среднее значение Пирсона R для 10 случайных разбиений на тестовые поезда. Факторы, основанные на языке (FA), не превосходят факторы, основанные на вопроснике.
https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0201703.s006
(JPG)
S7 Таблица. Прогностическая эффективность в зависимости от размера словарного запаса.
Для FriendSize и IQ мы показываем среднее значение R Пирсона по 10 случайным разделениям на обучающих тестах, а для «Нравится» мы показываем среднюю площадь под кривой (AUC) по всем 20 категориям. В частности, мы изучаем факторы, ограничивая размер словарного запаса до тыс. слов, и оцениваем эти усвоенные факторы на предмет их эффективности в нескольких прогностических задачах. В целом, мы отмечаем, что эффективность прогнозирования обычно возрастает с увеличением размера словаря, при этом мы требуем, чтобы размер словаря составлял порядка нескольких тысяч слов для достижения разумной производительности.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201703.s007
(JPG)
S1 Рис. Облака слов, показывающие наиболее / наименее коррелированные слова для каждого фактора FA, полученные с помощью дифференциального языкового анализа с резидуализацией возраста и пола.
Резидуализация демографических данных, таких как возраст и пол, по-видимому, выявляет другие измерения дисперсии, такие как (география, этническая принадлежность), как показано F5, который показывает фактор, выделяющий использование языка индейцами в Индии с такими словами, как india, world-cup.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201703.s008
(TIF)
Ссылки
- 1. Оллпорт Г.В., Одберт Х.С. Имена черт: психолексическое исследование. Психологические монографии. 1936; 47 (1): I.
- 2. Cattell RB. Описание и измерение личности. 1946.
- 3. Макадамс Д.П. Пятифакторная модель личности: критическая оценка. Журнал личности. 1992. 60 (2): 329–361. pmid: 1635046
- 4.Джон О.П., Шривастава С. Таксономия черт Большой пятерки: история, измерения и теоретические перспективы. Справочник личности: теория и исследования. 1999; 2 (1999): 102–138.
- 5. Коста П., МакКрэй Р. Пятифакторная инвентаризация нео (NEO-FFI).
- 6. Гольдберг Л.Р. Структура фенотипических черт личности. Американский психолог. 1993; 48 (1): 26. pmid: 8427480
- 7. Гольдберг LR. Модель неоднозначности задания в оценке личности 1.Образовательные и психологические измерения. 1963. 23 (3): 467–492.
- 8. Джавелин Д. Эффекты ответа в приличных культурах: испытание согласия в Казахстане. Общественное мнение ежеквартально. 1999; п. 1–28.
- 9. Allport GW. Представления о чертах характера и личности. Психологический бюллетень. 1927; 24 (5): 284.
- 10. Якобелли Ф., Гилл А.Дж., Ноусон С., Оберландер Дж. Крупномасштабная классификация личностей блоггеров. В: Аффективные вычисления и интеллектуальное взаимодействие.Springer; 2011. с. 568–577.
- 11. Schwartz HA, Eichstaedt JC, Kern ML, Dziurzynski L, Ramones SM, Agrawal M, et al. Личность, пол и возраст на языке социальных сетей: подход открытого словарного запаса. ПлоС один. 2013; 8 (9): e73791. pmid: 24086296
- 12. Фернхэм А, Ричардс СК, Полхус Д.Л. Темная триада личности: 10-летний обзор. Компас социальной и психологии личности. 2013. 7 (3): 199–216.
- 13. Преотюк-Пьетро Д., Карпентер Дж., Георгий С., Унгар Л.Изучение темной триады личности через поведение в Twitter. В: Материалы 25-й конференции ACM International по управлению информацией и знаниями. ACM; 2016. с. 761–770.
- 14. Гольдберг LR. Язык и индивидуальные различия: поиск универсалий в лексиконах личности. Обзор личности и социальной психологии. 1981; 2 (1): 141–165.
- 15. Tausczik YR, Pennebaker JW. Психологическое значение слов: LIWC и компьютерные методы анализа текста.Журнал языковой и социальной психологии. 2010. 29 (1): 24–54.
- 16. Гослинг С.Д., Рентфроу П.Дж., Суонн В.Б. Очень краткая характеристика личностных сфер Большой пятерки. Журнал исследований личности. 2003. 37 (6): 504–528.
- 17. ДеЯнг CG, Quilty LC, Peterson JB. Между аспектами и сферами: 10 аспектов Большой пятерки. Журнал личности и социальной психологии. 2007; 93 (5): 880. pmid: 17983306
- 18. Паунонен С.В., Джексон Д.Н. Что дальше большой пятерки? Множество! Журнал личности.2000. 68 (5): 821–835. pmid: 11001150
- 19. Макадамс Д.П. Роль повествования в психологии личности сегодня. Повествовательный запрос. 2006. 16 (1): 11–18.
- 20. Чанг СК, Пеннебейкер Дж.В. Выявление измерений мышления в открытых самоописаниях: автоматизированный метод извлечения значений для естественного языка. Журнал исследований личности. 2008. 42 (1): 96–132.
- 21. Фридман Х.С., Керн МЛ. Личность, благополучие и здоровье. Ежегодный обзор психологии.2014; 65: 719–742. pmid: 24405364
- 22. Робертс Б.В., Кунсел Н.Р., Шайнер Р., Каспи А., Голдберг Л.Р. Сила личности: сравнительная достоверность личностных качеств, социально-экономического статуса и когнитивных способностей для прогнозирования важных жизненных результатов. Перспективы психологической науки. 2007. 2 (4): 313–345. pmid: 26151971
- 23. Аргамон С., Коппель М., Пеннебакер Дж. В., Шлер Дж. Разработка блогосферы: возраст, пол и разновидности самовыражения. Первый понедельник.2007; 12 (9).
- 24. Холтгрейвс Т. Обмен текстовыми сообщениями, личность и социальный контекст. Журнал исследований личности. 2011. 45 (1): 92–99.
- 25. Самнер С., Байерс А., Ширинг М. Определение личностных качеств и проблем конфиденциальности на основе активности в Facebook. Брифинги Black Hat. 2011; 11: 197–221.
- 26. Голбек Дж., Роблес С., Эдмондсон М., Тернер К. Предсказание личности из твиттера. В: Конфиденциальность, безопасность, риски и доверие (PASSAT) и Третья международная конференция IEEE 2011 г. по социальным вычислениям (SocialCom), Третья международная конференция IEEE 2011 г.IEEE; 2011. с. 149–156.
- 27. Самнер С., Байерс А., Бучевер Р., Парк Дж. Дж. Прогнозирование личностных черт темной триады на основе использования твиттера и лингвистического анализа твитов. В: Машинное обучение и приложения (ICMLA), 11-я Международная конференция, 2012 г. т. 2. IEEE; 2012. с. 386–393.
- 28. Планка B, Хови Д. Черты характера в Твиттере или Как пройти 1500 тестов личности за неделю; 2015.
- 29. Park G, Schwartz HA, Eichstaedt JC, Kern ML, Kosinski M, Stillwell DJ и др.Автоматическая оценка личности через язык социальных сетей. Журнал личности и социальной психологии. 2015; 108 (6): 934. pmid: 25365036
- 30. Лю Ф., Перес Дж., Ноусон С. Независимая от языка и композиционная модель для распознавания черт личности по коротким текстам. Препринт arXiv arXiv: 161004345. 2016.
- 31. Лю Л., Преотюк-Пьетро Д., Самани З. Р., Могхаддам М. Е., Унгар Л. Анализ личности через выбор изображения профиля в социальных сетях; 2016.
- 32.Kern ML, Eichstaedt JC, Schwartz HA, Dziurzynski L, Ungar LH, Stillwell DJ и др. Социальное я онлайн: открытый словарный подход к личности. Оценка. 2014. 21 (2): 158–169. pmid: 24322010
- 33. Косински М., Мац С.К., Гослинг С.Д., Попов В., Стиллвелл Д. Facebook как исследовательский инструмент для социальных наук: возможности, проблемы, этические соображения и практические рекомендации. Американский психолог. 2015; 70 (6): 543. pmid: 26348336
- 34. Goldberg LR, Johnson JA, Eber HW, Hogan R, Ashton MC, Cloninger CR и др.Международный пул элементов индивидуальности и будущее общедоступных показателей личности. Журнал исследований личности. 2006. 40 (1): 84–96.
- 35. Blei DM, Ng AY, Jordan MI. Скрытое размещение дирихле. Журнал исследований машинного обучения. 2003; 3 (январь): 993–1022.
- 36. Маккаллум АК. Маллет: машинное обучение для языковых инструментов. 2002.
- 37. Ландауэр Т.К. Скрытый семантический анализ. Интернет-библиотека Wiley; 2006.
- 38.Bousquet O, von Luxburg U, Rätsch G. Продвинутые лекции по машинному обучению: Летние школы ML 2003, Канберра, Австралия, 2–14 февраля 2003 г., Тюбинген, Германия, 4–16 августа 2003 г., исправленные лекции. т. 3176. Springer; 2011.
- 39. Динер Э., Эммонс Р.А., Ларсен Р.Дж., Гриффин С. Шкала удовлетворенности жизнью. Журнал оценки личности. 1985. 49 (1): 71–75. pmid: 16367493
- 40. Радлов Л.С. Шкала CES-D: шкала самооценки депрессии для исследования среди населения в целом.Прикладное психологическое измерение. 1977; 1 (3): 385–401.
- 41. Kern ML, Park G, Eichstaedt JC, Schwartz HA, Sap M, Smith LK, et al. Получение идей из языка социальных сетей: методологии и проблемы. Психологические методы. 2016; 21 (4): 507. pmid: 27505683
- 42. Kuhn HW. Венгерский метод решения задачи присваивания. 50 лет целочисленного программирования 1958-2008. 2010; п. 29–47.
- 43. Мишель В. К интегративной науке о человеке.Annu Rev Psychol. 2004; 55: 1–22. pmid: 14744208
границ | Микробиота кишечника как недостающее звено между питательными веществами и качествами человека
Вклад кишечной микробиоты в определение болезней человека
С развитием технологии секвенирования следующего поколения (NGS) роль кишечной микробиоты в здоровье человека была тщательно изучена. Анализ секвенирования метагенома, основанный на NGS, и последующий статистический анализ показали, что отношения между кишечной микробиотой и людьми являются не просто комменсальными, а скорее мутуалистическими отношениями (Chen et al., 2013; Джандхьяла и др., 2015). Последние достижения в области микробиоты кишечника проливают свет на наше понимание биологии человека.
Микробиота кишечника человека — это массивное и сложное микробное сообщество, состоящее из 100 триллионов микробов в кишечнике. Микробиота кишечника важна для здоровья и благополучия хозяина (Marchesi et al., 2016). Хотя взаимодействия между кишечной микробиотой и ее хозяином в некоторых случаях имеют отрицательные эффекты, в большинстве случаев эти взаимодействия положительно влияют на хозяина.Теперь ясно, что микробиота кишечника вносит значительный вклад в человеческие черты так же, как и наши гены, особенно в случае атеросклероза, гипертонии, ожирения, диабета, метаболического синдрома, воспалительного заболевания кишечника (ВЗК), злокачественных новообразований желудочно-кишечного тракта, печеночной энцефалопатии. , аллергии, поведение, интеллект, аутизм, неврологические заболевания и психологические заболевания (Chen et al., 2013; Nguyen et al., 2017; Zhang et al., 2017; Таблица 1). Также было обнаружено, что изменение состава кишечной микробиоты у хозяина влияет на поведение, интеллект, настроение, аутизм, психологию и мигрень хозяина через ось кишечник-мозг (Chen et al., 2013). Таким образом, влияние микробиоты кишечника на фенотипы человека стало бурно развивающейся областью исследований и представляет собой новую парадигму возможностей для медицинских и пищевых применений.
Таблица 1 . Влияние микробиоты кишечника на болезни человека.
Микробиота кишечника человека колеблется в ответ на потребление питательных веществ, а не остается стабильно неизменной на протяжении всей жизни
Недавние исследования выяснили, что микробиота кишечника играет важную роль в здоровье и благополучии своего хозяина, и вопрос о том, колеблется или остается постоянным состав микробиоты кишечника на протяжении всей жизни хозяина, стало одним из основных вопросов, над которыми стоит задуматься. в научном сообществе.Преобладающее мнение заключалось в том, что микробиота кишечника быстро развивается сразу после рождения и колеблется только до тех пор, пока не созреет, что обычно занимает ~ 2 года после рождения (Koenig et al., 2011). После того, как микробиота кишечника сформировалась, ее состав остается стабильно неизменным на протяжении всей жизни. Однако недавние данные показывают, что это мнение неверно, и состав кишечной микробиоты может колебаться в течение жизни своего хозяина (Wu et al., 2011; David et al., 2014).
Было замечено, что рост почти всех микробных организмов очень чувствителен к их питательным веществам из окружающей среды.Кроме того, учитывая разнообразие и количество микробов в микробиоте кишечника, было бы более разумно предположить, что состав микробиоты кишечника может постоянно колебаться, отражая диету своего хозяина. Wu et al. недавно показали, что длительное употребление различных диет, таких как диеты на основе растений или диеты на основе животных, резко меняет состав микробиоты кишечника даже на уровне филума в таксономической иерархии (Wu et al., 2011). Вегетарианские диеты состоят из волокон, содержащих устойчивый крахмал и некрахмальные полисахариды.Интересно, что многочисленные исследования показали, что вегетарианские диеты увеличивают количество разлагающих углеводы микробов, таких как Prevotella, Roseburia, Eubacterium rectale и Ruminococcus bromii , в микробиоте кишечника (Wu et al., 2011; David et al. ., 2014). Напротив, западные диеты с высоким содержанием белка и жира, которые способствуют развитию хиломикрона и желчных кислот, увеличивают количество устойчивых к желчным кислотам микробов, таких как Alistipes, Bilophila и Bacteroides , в микробиоте кишечника (David et al., 2014). Определенный эксперимент по потреблению пищи, проведенный Дэвидом и соавт. даже показали, что на состав микробиоты кишечника сразу же влияют колебания диеты в течение дня. Даже циклические сдвиги в ежедневном кормлении или голодании влияли на увеличение определенных родов микробиоты кишечника (David et al., 2014). Эти исследования ясно показывают, что состав микробиоты кишечника человека постоянно колеблется в зависимости от питательного состава рациона, а не остается стабильно неизменным на протяжении всей жизни.
Питательные вещества влияют на состав кишечной микробиоты, а модифицированная кишечная микробиота и питательные вещества вместе влияют на человеческие качества
Питательные вещества — это диетические компоненты, которые организм метаболизирует для выживания и роста. Питательные вещества — это вещества, которые обеспечивают энергию и / или образуют компонент тканей тела. Высшие организмы, такие как люди, потребляют питательные вещества в своем рационе, чтобы поддерживать точно функционирующий метаболический механизм, влияющий на здоровье и благополучие организма.Поскольку питательные вещества являются важными веществами для поддержания жизни, генетическая изменчивость генов, участвующих в переработке питательных веществ, намного меньше, чем у других генов человека (Fraser, 2015). Принимая во внимание, что питательные вещества, поглощаемые организмом, точно обрабатываются хорошо организованным метаболическим механизмом в организме организмов, диеты имеют ограниченные возможности с точки зрения воздействия на человеческие качества. Однако эпидемиологические исследования доказали, что диета существенно влияет на человеческие качества (Sharief et al., 2011; Боада и др., 2016). Количество калорий и режим питания являются ключевыми детерминантами антропометрических количественных характеристик, которые особенно отражаются в положительной тенденции роста в развитых странах (Jelenkovic et al., 2016). В контексте природы питательных веществ ожидается связь между антропометрическими количественными характеристиками и питательными веществами. Интересно отметить, что влияние питательных веществ на человеческие черты не ограничивается антропометрическими количественными характеристиками. Исследования монозиготных близнецов показывают, что питательные вещества сильно влияют на различные метаболические заболевания и иммунные заболевания (Rissanen et al., 2002; Spehlmann et al., 2012). Эпидемиологические исследования показали, что питательные вещества считаются фундаментальным фактором наряду с генетикой в развитии и / или профилактике ревматоидного артрита, рассеянного склероза, астмы и аллергии (Sharief et al., 2011; Thorburn et al., 2014). Кроме того, многочисленные исследования доказали связь между раком и питательными веществами (Boada et al., 2016). Из-за четкой связи между раком и питательными веществами Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) и Международное агентство по изучению рака (IARC) даже заявили, что гидрогенизированные масла, картофельные чипсы, обработанное мясо, красное мясо, выращенный на фермах лосось и рафинированный сахар являются связанные с различными видами рака.Эти результаты определенно указывают на то, что человеческие черты также сильно зависят от питательных веществ. В этом смысле мнение широкой публики «мы то, что мы едим» было бы разумным с научной точки зрения. Несмотря на ожидание, что питательные вещества лишь незначительно влияют на человеческие черты, удивительно наблюдать, что питательные вещества, похоже, влияют на человеческие черты так же сильно, как и наши собственные гены, что предполагает наличие прочной связи между питательными веществами и человеческими качествами.
Последние научные данные о микробиоте кишечника позволяют объяснить связь между питательными веществами и человеческими качествами.Микробиота кишечника не только напрямую взаимодействует с соматическими клетками своего хозяина, влияя на черты человека, как в случае тренировки иммунологических сетей, но также генерирует различные химические вещества, которые могут напрямую изменять биохимические пути человека. Состав микробиоты кишечника колеблется в зависимости от потребления питательных веществ хозяином, и состав микробиоты кишечника влияет на различные человеческие черты в такой же степени, как и на наши гены (рис. 1). Следовательно, разумно предположить, что влияние питательных веществ на человеческие черты будет комбинированным результатом как микробиоты кишечника, измененной потреблением питательных веществ, так и самих питательных веществ.Мы считаем, что микробиота кишечника — это недостающее звено между питательными веществами и модификациями человеческих качеств.
Рисунок 1 . Схематическая диаграмма того, как питательные вещества влияют на человеческие качества через микробиоту кишечника.
Авторские взносы
S-TH придумал идею и разработал структуру рукописи. H-JC, TN и S-TH составили рукопись, таблицу и рисунок. Все авторы критически прочитали, исправили и одобрили окончательную версию рукописи и согласны с высказанными здесь мнениями.
Финансирование
Это исследование финансировалось программой НИОКР, сопровождаемой глобальным ростом (N042600010), через Министерство торговли, промышленности и энергетики (MOTIE, Корея).
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Список литературы
Боада, Л. Д., Энрикес-Эрнандес, Л.А., Лусардо О. П. (2016). Влияние потребления красного и переработанного мяса на рак и другие последствия для здоровья: эпидемиологические данные. Food Chem. Toxicol. 92, 236–244. DOI: 10.1016 / j.fct.2016.04.008
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чен, X., Д’Суза, Р., и Хонг, С. Т. (2013). Роль кишечной микробиоты в оси кишечник-мозг: текущие проблемы и перспективы. Protein Cell 4, 403–414. DOI: 10.1007 / s13238-013-3017-x
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дэвид, Л.А., Морис, К. Ф., Кармоди, Р. Н., Гутенберг, Д. Б., Баттон, Дж. Э., Вулф, Б. Е. и др. (2014). Диета быстро и воспроизводимо изменяет микробиом кишечника человека. Природа 505, 559–563. DOI: 10.1038 / природа12820
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Джандхьяла, С. М., Талукдар, Р., Субраманьям, К., Вуйюру, Х., Сасикала, М., и Нагешвар Редди, Д. (2015). Роль нормальной микробиоты кишечника. World J. Gastroenterol. 21, 8787–8803.DOI: 10.3748 / wjg.v21.i29.8787
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Jelenkovic, A., Sund, R., Hur, Y. M., Yokoyama, Y., Hjelmborg, J.M., Möller, S., et al. (2016). Влияние генетики и окружающей среды на рост от младенчества до ранней взрослой жизни: индивидуальный объединенный анализ 45 когорт близнецов. Sci. Репу . 6: 28496. DOI: 10.1038 / srep28496
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кениг, Дж. Э., Спора, А., Скалфонеа, Н., Фриккера, А. Д., Стомбауб, Дж., Найт, Р. и др. (2011). Последовательность микробных консорциумов в развивающемся микробиоме кишечника младенца. Pro. Natl. Акад. Sci. США 108, 4578–4585. DOI: 10.1073 / pnas.1000081107
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Марчези, Дж. Р., Адамс, Д. Х., Фава, Ф., Гермес, Г. Д., Хиршфилд, Г. М., Холд, Г. и др. (2016). Микробиота кишечника и здоровье хозяина: новый клинический рубеж. Кишечник 65, 330–339.DOI: 10.1136 / gutjnl-2015-309990
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Нгуен, Т. Т. Б., Джин, Ю. Ю., Чунг, Х. Дж., И Хонг, С. Т. (2017). Фармабиотики как новое лекарство от метаболического синдрома и связанных с ним заболеваний. Молекулы 22: 1795. DOI: 10.3390 / молекулы22101795
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Риссанен, А., Хакала, П., Лисснер, Л., Матлар, К. Э., Коскенвуо, М., и Рённемаа, Т.(2002). Приобретенное предпочтение, особенно в отношении пищевых жиров и ожирения: исследование несогласованных по весу монозиготных пар близнецов. Внутр. J. Obes. 26, 973–977. DOI: 10.1038 / sj.ijo.0802014
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шариф, С., Джаривала, С., Кумар, Дж., Мунтнер, П., и Меламед, М. Л. (2011). Уровни витамина D и пищевая и экологическая аллергия в Соединенных Штатах: результаты Национального исследования здоровья и питания за 2005–2006 годы. J. Allergy Clin. Иммунол. 127, 1195–1202. DOI: 10.1016 / j.jaci.2011.01.017
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Spehlmann, M. E., Begun, A. Z., Saroglou, E., Hinrichs, F., Tiemann, U., Raedler, A., et al. (2012). Факторы риска у немецких близнецов с воспалительным заболеванием кишечника: результаты анкетного опроса. J. Crohns. Колит 6, 29–42. DOI: 10.1016 / j.crohns.2011.06.007
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Торберн, А.Н., Масиа, Л., и Маккей, К. Р. (2014). Диета, метаболиты и воспалительные заболевания «западного образа жизни». Иммунитет 40, 833–842. DOI: 10.1016 / j.immuni.2014.05.014
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Wu, G.D., Chen, J., Hoffmann, C., Bittinger, K., Chen, Y.Y., Keilbaugh, S.A., et al. (2011). Связь долгосрочных диетических моделей с кишечными микробными энтеротипами. Наука 334, 105–108. DOI: 10.1126 / science.1208344
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжан, М., Сун, К., Ву, Ю., Ян, Ю., Цо, П., и Ву, З. (2017). Взаимодействие между кишечной микробиотой и иммунным ответом хозяина при воспалительном заболевании кишечника. Фронт. Иммунол. 8: 942. DOI: 10.3389 / fimmu.2017.00942
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
белок имеют человеческие черты характера, говорится в исследовании | Дикая природа
Калифорнийские исследователи животных обнаружили у белок человеческие черты характера, о которых, вероятно, догадался любой, кто набегал на орехи с птичьего стола: они смелы, агрессивны, спортивны и общительны.
В исследовании Калифорнийского университета в Дэвисе, опубликованном в этом месяце в журнале «Поведение животных», утверждается, что оно первым задокументировало личность у золотых сусликов, распространенных в западных США и Канаде.
Согласно исследованию, которое включало серию научных тестов на грызунах, таких как наблюдение за тем, как они реагируют на свое зеркальное отображение, и приближение к ним в дикой природе, чтобы узнать, сколько времени прошло, прежде чем они убежали, некоторые белки более опасны. общительный, чем другие.
Данные, собранные за трехлетний период, привели аналитиков к выводу, что более смелые и активные белки покрывали большую территорию и были более успешными в накоплении ресурсов, таких как еда, чем их более застенчивые и менее активные собратья.
Исследование показало, что более агрессивные белки также имеют больший доступ к насестам, таким как камни, что обеспечивает более удобные точки обзора для обнаружения и уклонения от хищников.
«Чтобы увидеть, как они щебечут и бегают, останавливаются и затем бегают, тот факт, что у сусликов есть характер, может не показаться удивительным», — говорится во введении к исследованию на веб-сайте Калифорнийского университета в Дэвисе.
«Но научная область личности животных относительно молода, равно как и признание того, что личность животных имеет экологические последствия. Например, более смелые и агрессивные белки могут найти больше еды или защитить большую территорию, но их рискованное поведение также может сделать их уязвимыми для хищников или несчастных случаев ».
В кампусе Калифорнийского университета в Дэвисе обитает большое количество обыкновенных древесных белок, которые отличаются от разновидностей с золотыми мантии, которые исследователи факультета дикой природы, рыб и природоохранной биологии университета изучают в биологической лаборатории Роки-Маунтин в Колорадо более 30 лет. годы.
Ведущий автор Жаклин Алиперти и ее коллеги-исследователи использовали эти данные и свои собственные тесты, чтобы добавить к тому, что, по ее словам, было небольшое, но растущее число исследований индивидуальности белок.
«Учет личности в управлении дикой природой может быть особенно важным при прогнозировании реакции дикой природы на новые условия, такие как изменения или разрушение среды обитания в результате деятельности человека», — сказала она.
«Я рассматриваю их больше как личности. Я смотрю на них так: «Кто вы? Куда ты направляешься? Что [ты] задумал? »По сравнению с уровнем вида.”
Крупномасштабные вариации генетических повторов влияют на рост и другие человеческие черты
За последнее десятилетие генетики, изучающие, как вариации в последовательности ДНК между людьми могут влиять на риск заболевания и другие характеристики, в основном сосредоточились на одном типе вариаций: однобуквенных изменениях. Новое исследование показывает, как более крупные генетические модификации также существенно влияют на человеческие черты.
Исследование, проведенное учеными из Института Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда, Бригама и женской больницы и Гарвардской медицинской школы, показало, что генетические изменения, называемые тандемными повторами с переменным числом (VNTR), тесно связаны почти с двумя дюжинами признаков, включая рост, завиток волос. , а также риск сердечных и почечных заболеваний.VNTR — это участки генома, которые простираются от семи до тысяч пар оснований в длину и повторяются различное количество раз у разных людей.
Команда ожидала увидеть некоторые ассоциации между VNTR и чертами характера, но была удивлена тем, насколько сильными были эти связи. «Изученные нами VNTR оказались главным или вторым по величине геномным вкладчиком в признак», — сказал По-Ру Ло, член-корреспондент Института Броуда, доцент Гарвардской медицинской школы и соавтор исследования. .«Это действительно было сюрпризом».
Результаты, опубликованные в Science , открывают путь к более глубокому генетическому пониманию того, как генетика влияет на человеческие черты и болезни, а также указывают на новый способ для ученых изучать более крупномасштабные вариации генетических повторов.
Вид на ВНТР
Роль более крупных геномных изменений, таких как VNTR, в последнее десятилетие мало изучена. Поскольку VNTR представляют собой более крупные и сложные изменения, обычные методы, используемые для изучения генетической изменчивости, упускают из виду вклад VNTR в характеристики человека.
Чтобы решить эту проблему, лаборатория Ло разработала новые инструменты для анализа данных секвенирования экзома человека и изучения потенциальных VNTR. В сотрудничестве со Стивом МакКэрроллом, членом института Брод, директором геномной нейробиологии в Центре психиатрических исследований Стэнли Броуда и профессором Гарвардской медицинской школы, они сосредоточили внимание на 118 VNTR в кодирующей белок области генома человека. Они оценили, связаны ли вариации длины в пределах этих VNTR с признаками, изучив генетические данные около 415 000 участников британского биобанка.
Исследователи обнаружили, что пять из VNTR способствовали множеству признаков, часто демонстрируя сильные ассоциации, о которых ранее не сообщалось. Один из VNTR находится в гене LPA , который кодирует липопротеин (а) и связан с риском сердечно-сосудистых заболеваний. Анализ команды позволил проанализировать, каким образом этот VNTR вместе с другими вариантами в LPA составляет 90 процентов наследственных вариаций уровней липопротеинов (а).
Команда также обнаружила, что VNTR в гене ACAN , который кодирует компонент хряща, был связан с ростом. Различия в длине VNTR в этом гене, по-видимому, изменяли рост на 3,2 см. «Наши результаты показывают, что эти VNTR могут иметь действительно сильные эффекты», — сказал Боб Хэндсакер, научный сотрудник лаборатории МакКэрролла и соавтор исследования. «Это еще одно свидетельство того, что эти сложные области генома могут быть действительно важны и требуют дополнительных исследований.”
Больше для открытий
Одним из ограничений исследования является то, что население Биобанка Великобритании в основном европейского происхождения. Авторы отмечают, что изучение данных из более разнообразной когорты будет необходимо, чтобы узнать больше о роли крупномасштабных генетических изменений, таких как VNTRs. Также будет важным изучение ДНК людей, больных. «Будет действительно интересно изучить VNTR в других когортах, которые обогащены для определенных биологических результатов, таких как определенные заболевания», — сказал Ронен Мукамель, научный сотрудник лаборатории Ло и соавтор исследования.
Кроме того, все 118 изученных исследователями VNTR находились в кодирующих белки областях генома. Они говорят, что изучение VNTR в других областях генома, таких как некодирующие области, которые регулируют экспрессию генов, также будет иметь важное значение для понимания того, как VNTR влияют на человеческие черты.
Команда надеется, что их работа побудит других исследователей еще больше углубиться в VNTR. «Мы только поцарапали поверхность», — сказал Ло. «Их гораздо больше.”
Поддержка этого исследования была оказана Национальным научным фондом, Национальными институтами здравоохранения, Фондом посевных инвестиций Джона У. Джарва (1978) Массачусетского технологического института для научных инноваций, наградой Фонда Берроуза за карьеру в организации Scientific Interfaces, the Next Generation. Фонд в Институте Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда, а также исследовательская стипендия Слоуна.
Улучшение человеческих качеств: этические и социальные последствия
Под редакцией Эрика Паренса, Вашингтон, округ Колумбия, издательство Джорджтаунского университета, 1998 г., 268 страниц, 38 фунтов стерлингов.95 (hb), 49,95 долларов США.
Эта книга о технологиях, направленных на улучшение человеческих качеств, написана людьми, работающими в области философии, этики, теологии, женских исследований, литературного анализа, медицины, права и государственной политики; у авторов было несколько встреч для обсуждения книги. Авторы стремятся «дать читателям возможность начать разбираться в связанных концептуальных и этических проблемах». Глагол «улучшать» вызывает вопрос о том, что рассматриваемая деятельность желательна и полезна, что признают авторы, когда задаются вопросом, какие черты могут быть изменены и как, и какие преимущества или недостатки могут последовать.Они приходят к выводу, что ценность черт частично зависит от их контекста. Некоторым людям нравится быть высокими, а другим — нет, некоторые общества поощряют высоких людей, а методы лечения роста могут отражать и укреплять эти общественные ценности. Авторы обсуждают, будет ли одним из будущих эффектов «улучшений» с помощью хирургии, психофармакологии и генетических модификаций увеличивать различия между богатой элитой, которая участвует в совершенно бесполезных соревнованиях, например, чтобы стать еще выше, и всеми остальными.
Авторы различают улучшения и необходимое лечение. Одно отличие состоит в том, что медицина пытается восстановить людей или поднять их до уровня «нормального» здоровья, внешнего вида или функций, тогда как улучшение пытается поднять людей на более высокий «супер» уровень. Тем не менее, авторы предостерегают от чрезмерно резких различий между лечением и улучшением, которые страховые компании могут использовать, чтобы отказаться от покрытия столь необходимых процедур, определяя их как простые улучшения. Критикуя опасные или унизительные вмешательства, авторы опасаются очернить людей, убежденных в том, что им необходимо такое лечение.Проводятся полезные дискуссии о сочетании уважения к каждому человеку и каждому случаю с работой по обеспечению более справедливого и равного доступа к лечению, частично за счет вовлечения более широкого круга заинтересованных людей в процесс разработки политики.
Книга является академической североамериканской по своим взглядам на страхование и привилегированные черты характера, такие как высокий интеллект, хотя нет никаких доказательств того, что очень умные люди живут лучше или счастливее. И все же книга выигрывает от того, что ее пишут в обществе, где улучшения в стиле научной фантастики становятся очевидными и повседневными.Ежегодно около двух миллионов человек в США делают косметические операции. Различия наблюдаются между взрослыми, которые довольно охотно выбирают (в зависимости от моды и других факторов) процедуры повышения риска, и родителями, которые хотят улучшить своих детей или будущих детей. Неблагоприятные последствия недобровольного улучшения для людей и общества хорошо обсуждаются, хотя дискуссии выиграли бы, если бы было задействовано больше ораторов с ограниченными возможностями.
В книге много интересных обсуждений, включая следующие четыре примера.
Психофармакология может поощрять отношения, сводящие все человеческие чувства просто к удовольствию или боли. Эти механистические подходы ставят под угрозу наше достоинство как ответственных людей, которые учатся через наши эмоции (например, жалость или страх) и борются за понимание, когда мы интерпретируем наши чувства и реагируем на них. Медицинские усовершенствования так популярны отчасти потому, что они точно соответствуют древним западным традициям самосовершенствования. Тем не менее, сомнительно, что новые научные и пассивно усвоенные средства, например прозак, просто продолжают старые, более сложные и более активные средства, такие как молитва.Любые изменения будут разными по своей природе и последствиям, а также по способам их получения.
Нам необходимо прояснить, что значит быть человеком, отделять равенство от идентичности, различие от недостатка и более уважительно относиться к различиям. Это включает в себя осторожность в отношении генетики, изучения различий и ее целей либо уменьшить различия, либо усилить различия между избранными и остальными. Наука может поддерживать несправедливую элитарность, потому что, когда у людей есть возможность улучшить себя, это может превратиться в репрессивный долг.Приводится цитата из Джона Ролза (стр. 100), который говорит, что люди с постоянными физическими недостатками не являются гражданами или личностями. Таким образом, размышление о «человечности» также включает в себя размышления о том, что является хорошей или неудачной, нормальной или стоящей жизнью, прежде чем решить, как или следует ли улучшить жизнь. Чувство духовной внутренней пустоты и бессмысленности может усугубляться попытками смягчить его таблетками счастья, которые принимают сложные духовные и социальные проблемы за более простые медицинские.
Подсознательные рекламные сообщения выражают и формируют желания нашего собственного сердца, так что мы создаем устройства для достижения этих желаний — свободы от страха и неуверенности, а также автономии, комфорта, контроля и завоевания.Медицинские усовершенствования, такие как автомобили, косметика и пенсии, взывают к этим глубоким желаниям и рационализируются ими.
Увеличительное стекло постепенно привело к появлению телескопа и микроскопа, с помощью которых Галилей, Дарвин и другие изменили наше понимание религии и общества. Точно так же генетика, вероятно, окажет огромное неожиданное влияние на общества будущего.
Мэри Винклер завершает эту наводящую на размышления книгу вопросами для размышлений по каждой технологии.«Улучшает ли он человека в целом или предлагает лишь паллиативную замену целостности?» Служит ли это нашему желанию полноты и связи или способствует нашим тревогам и нашим недальновидным требованиям контроля? Наконец, помогает ли технология и ее применение нам любить и уважать тело во всей его хрупкости, несовершенстве и конечности »(стр. 249)?
Редактирование генов для изменения человеческих черт — сложная задача: выстрелы
По мере того как ученые узнают больше о сложном способе объединения и совместной работы генов для создания человеческих черт, идея «дизайнерских младенцев» становится все менее и менее вероятной. BlackJack3D / Getty Images скрыть подпись
переключить подпись BlackJack3D / Getty ImagesПо мере того, как ученые узнают больше о сложном способе объединения и совместной работы генов для создания человеческих черт, идея «дизайнерских младенцев» становится все менее вероятной.
BlackJack3D / Getty ImagesУченые продолжают выступать против перспективы создания искусственно созданных эмбрионов, которые могут привести к появлению «дизайнерских младенцев».
Лидеры Американского общества генной и клеточной терапии 24 апреля направили письмо Алексу Азару, секретарю здравоохранения и социальных служб, добавив свои голоса к призыву ввести мораторий на эксперименты, которые могут изменить гены, переданные в будущее. поколения.
Этот шаг последовал за широко раскритикованным в прошлом году в Китае экспериментом, который, по всей видимости, произвел детей с отредактированными геномами.
Проблема во многом этичная. Реальность такова, что биологи, вероятно, не смогли бы произвести на свет дизайнерских детей, даже если бы захотели.
Оказывается, генетика, лежащая в основе желаемых качеств, таких как атлетизм, интеллект и красота, настолько сложна, что, возможно, никогда не удастся внести целенаправленные изменения.
Еще во времена Грегора Менделя, монаха, который изменил черты растений гороха в своем саду 19 века, казалось, что черты основаны на простых элементах (позже названных «генами»).Но к 1920-м годам стало ясно, что человеческие черты связаны со многими генами, действующими согласованно.
Тем не менее, в период расцвета проекта «Геном человека» в конце 20-го века, были большие надежды на то, что общие заболевания можно объяснить взаимодействием всего лишь нескольких генов. Вы можете вспомнить все эти истории об ученых, охотящихся на «ген» различных болезней. Сотни научных работ якобы показывают сильных кандидатов на эти критические гены.
Британский комик Джон Клиз высмеял эту идею в видеоролике, где он указал на диаграмму «ген, который, как мы теперь знаем, ученым, заставляет нас есть кокосовое мороженое после рыбного обеда».
Но научные усилия по поиску генов для общих состояний в значительной степени провалились (за некоторыми заметными исключениями, такими как болезнь Альцгеймера и рак груди). Например, сотни исследований, проведенных на протяжении многих лет, по сообщениям, обнаружили гены, связанные с шизофренией.
«Когда мы смотрим на 20 наиболее изученных генов, исследованных на предмет шизофрении, мы практически не находим доказательств того, что какие-либо из них связаны на более высоких уровнях, чем мы ожидали из-за случайности», — говорит Мэтью Келлер из Университета Колорадо.
Его лаборатория также рассмотрела первые заявления о генах, связанных с депрессией. Те тоже никуда не пошли.
«С тем же успехом вы могли бы бросить дротик в геном и сказать:« Хорошо, мы собираемся взглянуть на этот ген и посмотреть, не связан ли он с депрессией », — говорит он.
Вместо этого ученые обнаружили, что тысячи и тысячи генов связаны с общими заболеваниями и общими чертами. И большинство из них оказывают очень незначительное влияние на риск заболевания, часто всего лишь небольшую долю процента.
Человеческие черты, как и рост, связаны с той же историей.
Джонатан Причард, исследователь Говарда Хьюза из Стэнфордского университета, изучил генетику роста, которая является одной из наиболее тщательно изученных черт. «Быстро стало ясно, что существует огромное количество вариантов, влияющих на высоту», — говорит он. «Мы подсчитали, что это, вероятно, около 100 000 вариантов в геноме, поэтому большая часть генома влияет на рост незначительно».
Несколько лет назад он предположил, что рост и, предположительно, другие общие черты являются «омнигенетическими», то есть они связаны со всеми нашими генами.
Если это так, каждый ген должен влиять на множество различных черт. Ген, связанный с ростом, может повлиять на основной механизм во многих клетках. Так что редактирование одного гена повлияет не только на рост, но и неизвестно на что еще.
Притчард и его коллеги опубликовали в четверг статью, в которой раскрывается природа вариантов, связанных со сложными характеристиками, такими как рост. Генетическая вариация заключается не в самих генах (код ДНК, который сообщает клеткам, какие белки производить), а в генетических элементах, которые регулируют эти гены, в то же время они влияют на другие задачи.
Его открытия показывают, что наши гены работают как взаимосвязанная сеть. Это не столько предсказуемая машина, сколько стая скворцов, которая кружится в небе на основе групповой динамики.
Это явление затрудняет понимание нашей биологии, не говоря уже о инженере, — говорит Притчард. «Мы находим природу такой, какая она есть, а не такой, какой нам хотелось бы», — говорит он с некоторой задумчивостью.
Концепция омнигенетики Причарда не полностью принимается его коллегами.
Логический вывод состоит в том, что генетика «настолько месива, что мы не можем ее понять», — говорит Юэн Бирни из Европейского института биоинформатики.«Я нахожу это немного удручающим».
Бирни все еще надеется, что по мере того, как мы узнаем больше о генетике, появятся более ясные механизмы.
Но в любом случае нет никаких сомнений в том, что сложные черты связаны с тысячами генов с множеством целей.
«Если кто-то думает, что мы можем понять, как изменить геномы, чтобы улучшить ситуацию, он не оценит недостаток знаний, которыми мы обладаем», — говорит Бирни.
В случае китайского эксперимента ученый попытался отредактировать ген, чтобы создать вариант, который, по-видимому, защищает людей от ВИЧ-инфекции, что привело к рождению генно-инженерных близнецов.Но возвращаясь к идее, что все гены играют несколько ролей, неясно, что еще это изменение сделало с детьми.
Бирни также отмечает, что существует большая разница между созданием дизайнерского ребенка с желаемыми характеристиками и исправлением генетической ошибки. «Мы намного лучше понимаем, когда что-то ломается, и мы называем это генетическими заболеваниями», — говорит Бирни.
Там можно было бы заняться редактированием генов. Сломанный ген можно было редактировать. Но есть и другие варианты, которые несут меньший риск.
Уже существует эффективная технология, называемая предимплантационной генетической диагностикой, которая позволяет врачам искать эти единичные генные дефекты в оплодотворенных яйцеклетках и отбирать только те, которые свободны от генетического заболевания, для имплантации в утробу матери.
Этот подход считается этичным. И ребенок не является «дизайнерским младенцем», но в итоге получает естественный набор генов.
Вы можете связаться с научным корреспондентом NPR Ричардом Харрисом по телефону rharris @ npr.орг.
.