遺伝率

遺伝率とは、育種や遺伝学の分野で用いられる統計量で、集団内の表現型形質の変動のうち、その集団内の個体間の遺伝的変異に起因する変動の程度を推定するものです。^{[ 1 ]}遺伝率の概念は、「集団内の特定の形質の変動のうち、環境や偶然では説明できない 割合はどれくらいか？」という質問の形で表現できます。^{[ 2 ]}

形質の測定値のばらつきの原因となるその他の要因は、観察誤差を含め、環境要因として特徴づけられる。遺伝率に関するヒトの研究では、これらの要因は、同じ家庭で育った人がそうでない人と似ているか似ていないかという傾向に基づいて、「共有環境」と「非共有環境」の要因に分類されることが多い。

遺伝率は、集団内の関連個体間の個々の表現型の変動を比較したり、個々の表現型と遺伝子型のデータの関連性を調べたり、^{[ 3 ] [ 4 ]}あるいはゲノムワイド関連研究（GWAS）の要約レベルのデータをモデル化したりすることによって推定されます。^{[ 5 ]}遺伝率は、量的遺伝学、特に選択育種や行動遺伝学（例えば、双生児研究）において重要な概念です。その技術的な定義が一般的に理解されている民間の定義と異なるため、多くの混乱を招いています。そのため、その使用は、行動特性が「遺伝する」あるいは遺伝子を通して具体的に受け継がれるという誤った印象を与えます。^{[ 6 ]}行動遺伝学者は、遺伝子と環境が行動特性に別々に加算的に寄与するという仮定に基づいて遺伝率分析も行います。^{[ 7 ]}

遺伝率とは、表現型の変動のうち、遺伝的変異に起因する割合を示す指標です。これは、個人の表現型のこの割合が遺伝によって引き起こされるという意味ではありません。例えば、性格特性の遺伝率が約0.6だからといって、性格の60%が両親から遺伝し、40%が環境から来ていると言うのは誤りです。さらに、遺伝的変化がなくても、環境がより多くの変動に寄与し始めるなど、遺伝率は変化する可能性があります。例として、遺伝子と環境の両方が知能に影響を与える可能性があることを考えてみましょう。遺伝的変異が増加すると、個人の表現型の変動（知能レベルの違いなど）が大きくなるため、遺伝率が上昇する可能性があります。一方、環境的変動が減少すると、個人の表現型の変動が小さくなり（知能レベルがより似通うなど）、遺伝率が上昇する可能性もあります。遺伝率が上昇するのは、遺伝がより多くの変動に寄与する場合、または非遺伝的要因の寄与が小さくなる場合です。重要なのは、相対的な寄与です。遺伝率は特定の環境における特定の集団に特有のものである。したがって、形質の遺伝率が高いからといって、その形質が環境の影響を受けにくいとは限らない。^{[ 8 ]}遺伝率は、環境の変化、移住、近親交配、あるいは研究対象集団における遺伝率自体の測定方法の変化によっても変化する可能性がある。 ^{[ 9 ]}形質の遺伝率は、その形質が個体において遺伝的にどの程度決定されているかの尺度として解釈されるべきではない。^{[ 10 ] [ 11 ]}

表現型の環境依存性の程度は、関与する遺伝子によっても左右される。遺伝性の問題は複雑である。なぜなら、遺伝子が表現型を固定化し、あらゆる環境下でその発現をほぼ必然的にする可能性があるからである。同じ遺伝子型を持つ個体でも、表現型可塑性と呼ばれるメカニズムによって異なる表現型を示すことがあり、そのため遺伝性の測定が困難な場合がある。分子生物学における最近の知見では、環境変化に関連する個々の遺伝子の転写活性の変化が特定されている。しかし、転写が環境の影響を受けない遺伝子も多数存在する。^{[ 12 ]}

遺伝率の推定では、統計分析を用いて個体間の違いの原因を特定します。遺伝率は分散に関係するため、必然的に集団内の個体間の違いを説明するものとなります。遺伝率は、単一の形質を調べる単変量解析と、複数の形質間の遺伝的および環境的関連性を同時に調べる多変量解析に分けられます。これにより、例えば髪の色と目の色など、異なる表現型間の遺伝的重複を検証できます。環境と遺伝子は相互作用する可能性があり、遺伝率分析ではこれらの相互作用（GxEモデル）を検証できます。

遺伝率分析の前提条件は、考慮に入れるべき集団の変動が存在することです。この最後の点は、遺伝率が集団内で不変な要因の影響を考慮に入れられないという事実を強調しています。要因は、特定の抗生物質を誰も入手できない場合のように、集団内に存在せず、存在しない場合、または、誰もがコーヒーを飲んでいる場合のように、遍在している場合に不変である可能性があります。実際には、人間の行動特性はすべて変動し、ほとんどすべての特性に何らかの遺伝性が見られます。^{[ 13 ]}

特定の表現型は、遺伝的効果と環境的効果の合計としてモデル化できる。 ^{[ 14 ]}

表現型（P）＝遺伝子型（G）＋環境（E）。

同様に、形質の表現型分散（Var(P)）は、以下の効果の合計です。

Var( P ) = Var( G ) + Var( E ) + 2 Cov( G , E )。

計画された実験では、Cov( G , E ) を制御して 0 に保つことができます。この場合、広義の遺伝率、${\displaystyle H^{2},}$^{[ 15 ]}と定義される

${\displaystyle H^{2}={\frac {\mathrm {Var} (G)}{\mathrm {Var} (P)}}}$

これは、集団の表現型分散に対するすべての遺伝的寄与を反映しており、加算的、優性、エピスタシス（多遺伝子相互作用）に加え、母性効果と父性効果も含まれます。母性効果とは、哺乳類の乳生産のように、個体が親の表現型によって直接影響を受ける場合を指します。

遺伝的変異 Var( G ) の特に重要な構成要素は、相加的変異 Var(A) であり、これは対立遺伝子の平均効果（相加効果）による変異です。例えば、成人した子供の身長は、両親の平均身長の周りにばらつく傾向があります。各親は各遺伝子座につき1つの対立遺伝子を各子孫に伝えるため、親子の類似性は単一対立遺伝子の平均効果に依存します。したがって、相加的変異は、親子の類似性の原因となる変異の遺伝的構成要素を表します。表現型変異の相加的遺伝的部分は狭義の遺伝率として知られており、次のように定義されます。

${\displaystyle h^{2}={\frac {\mathrm {Var} (A)}{\mathrm {Var} (P)}}}$

大文字のH ²は広義を表し、小文字のh ²は狭義を表す。

連続的ではなく二分的な形質、例えば余分な指や特定の疾患などについては、様々な対立遺伝子の寄与を合計したものと考えることができ、それが閾値を超えると形質として現れる。これにより、遺伝率を推定し、選択をモデル化できる脆弱性閾値モデルが得られる。

相加的分散は選抜において重要である。家畜の改良といった選抜圧が加えられると、形質（表現型）の反応は狭義の遺伝率と直接的に関連している。形質の平均値は、選抜された親の平均値が、その親が選ばれた集団の平均値とどれだけ異なるかに応じて、次世代で増加する。選抜に対する観察された反応は、狭義の遺伝率（実現遺伝率と呼ばれる）の推定値につながる。これが人工選抜、すなわち育種の根底にある原理である。

例

最も単純な遺伝モデルは、単一の遺伝子座に2つの対立遺伝子（bとB）があり、それが1つの量的表現型に影響を与えるというものである。

Bアレル数は0、1、または2のいずれかです。任意の遺伝子型( B _i、B _j ) （ B _iとB _jは0または1）について、期待される表現型は、全体平均、線形効果、および優性偏差の合計として記述できます（優性項はB _iとB _jの間の相互作用と考えることができます）。

${\displaystyle {\begin{aligned}P_{ij}&=\mu +\alpha \,(B_{i}+B_{j})+\delta \,(B_{i}B_{j})\\&={\text{集団平均}}+{\text{加算効果}}(a_{ij}=\alpha (B_{i}+B_{j}))+{\text{優性偏差}}(d_{ij}=\delta (B_{i}B_{j})).\\\end{aligned}}}$

この遺伝子座における相加的遺伝分散は、相加的効果の二乗の加重平均である。

${\displaystyle \mathrm {Var} (A)=f(bb)a_{bb}^{2}+f(Bb)a_{Bb}^{2}+f(BB)a_{BB}^{2},}$

どこ${\displaystyle f(bb)a_{bb}+f(Bb)a_{Bb}+f(BB)a_{BB}=0.}$

優性偏差の分散についても同様の関係が成り立つ。

${\displaystyle \mathrm {Var} (D)=f(bb)d_{bb}^{2}+f(Bb)d_{Bb}^{2}+f(BB)d_{BB}^{2},}$

どこ${\displaystyle f(bb)d_{bb}+f(Bb)d_{Bb}+f(BB)d_{BB}=0.}$

表現型と遺伝子型の線形回帰を図1に示す。

Pのみが直接観察または測定できるため、遺伝率は、遺伝的または環境的類似性のレベルが異なる被験者間で観察される類似性から推定する必要があります。分散の遺伝的および環境的成分を推定するために必要な統計分析は、サンプル特性に依存します。簡単に言うと、遺伝的関係のレベルが大きく異なる個体（例えば、双子、兄弟姉妹、親と子）のデータを使用することで、より遠縁の（したがって類似性の低い）被験者のデータを使用するよりも、より良い推定値が得られます。遺伝率推定値の標準誤差は、サンプルサイズが大きいほど改善されます。

人間以外の集団では、多くの場合、管理された方法で情報を収集することが可能です。例えば、家畜の場合、雄牛に多数の雌牛から子孫を産ませたり、環境を制御したりすることは容易です。一方、人間のデータを収集する場合、自然発生的な関係性や環境に頼らざるを得ないため、このような実験的な制御は一般的に不可能です。

古典的な量的遺伝学においては、遺伝率の推定に関して2つの学派が存在した。

一つの学派は、シカゴ大学のシーウォール・ライトによって開発され、 CC・リー（シカゴ大学）とJL・ラッシュ（アイオワ州立大学）によってさらに普及した。これは相関分析、ひいては回帰分析に基づいている。パス解析は、遺伝率を推定する方法としてシーウォール・ライトによって開発された。

2つ目の方法は、もともとRA Fisherによって開発され、エジンバラ大学、アイオワ州立大学、ノースカロライナ州立大学、その他多くの大学で発展させられました。これは、近縁個体間の級内相関係数を用いた、育種研究の分散分析に基づいています。これらの分析では、分散分析から分散成分（ひいては遺伝率）を推定する様々な方法が用いられます。

今日では、遺伝率は、線形混合モデルを用いた一般的な家系図から、また遺伝子マーカーから推定されるゲノム上の関連性から推定することができる。

ヒトの遺伝率に関する研究では、多くの場合、養子縁組研究デザインが用いられ、幼少期に引き離され、異なる環境で育った一卵性双生児が対象となります。このような個体は同一の遺伝子型を持つため、遺伝子型と環境の影響を分離することができます。このデザインの限界は、共通の出生前環境と、別々に育てられた双生児の数が比較的少ないことです。2番目に一般的なデザインは双生児研究で、一卵性双生児と二卵性双生児の類似性を利用して遺伝率を推定します。これらの研究は、一卵性双生児が完全に遺伝的に同一ではないという事実によって制限される可能性があり、遺伝率を過小評価する可能性があります。

観察研究では、あるいは誘発効果（ゲノムが環境への影響によって環境を誘発する場合）のために、GとEは共変動する可能性がある：遺伝子環境相関。遺伝率を推定するために使用される方法によっては、遺伝的要因と共有または非共有環境との間の相関が遺伝率と混同される場合とされない場合がある。^{[ 18 ]}

回帰分析／相関分析による推定方法

最初の推定手法では、回帰分析と相関分析を用いて遺伝率を推定する。

近親者の比較

親族間の比較では、一般的に、

${\displaystyle h^{2}={\frac {b}{r}}={\frac {t}{r}}}$

ここで、rは関連性の係数、bは回帰係数、tは相関係数と考えることができる。

親子間の回帰現象

遺伝率は、親と子の形質を比較することによって推定できます（図 2 参照）。子の値を親の平均形質に対して回帰させた場合、直線の傾き (0.713) は形質の遺伝率を近似します。片方の親の値のみを使用する場合、遺伝率は傾きの 2 倍になります。（これが「回帰」という用語の由来です。子の値は常に集団の平均値に回帰する傾向があり、つまり傾きは常に 1 未満になります。）この回帰効果は、片方が影響を受けている双生児を分析するためのDeFries–Fulker 法にも基づいています。 ^{[ 19 ]}

兄弟姉妹の比較

遺伝率の基本的なアプローチは、全兄弟姉妹デザインを使用して取ることができます。これは、生物学的な母親と父親の両方を共有する兄弟姉妹間の類似性を比較することです。^{[ 20 ]}加算的遺伝子作用のみがある場合、この兄弟姉妹表現型相関は親近性の指標であり、加算的遺伝分散の半分と共通環境の完全な効果の合計です。したがって、加算的遺伝率の上限は、全兄弟姉妹表現型相関の2倍になります。半兄弟姉妹デザインは、片方の親を共有する兄弟姉妹の表現型特性を他の兄弟姉妹グループと比較します。

双生児研究

ヒトの形質の遺伝率は、双子間の類似性を比較することによって最も頻繁に推定されます。「双子研究の利点は、総分散を遺伝的、共有または共通の環境的、および固有の環境的要素に分割できるため、遺伝率を正確に推定できることです。」^{[ 21 ]}二卵性双生児（DZ）は平均して遺伝子の半分を共有しており（形質に関して同類交配がないと仮定）、一卵性双生児（MZ）は平均してDZ双生児の2倍遺伝的に類似しています。したがって、遺伝率の粗い推定値は、MZ双生児とDZ双生児の相関の差の約2倍、つまりファルコナーの式H ² =2(r(MZ)-r(DZ))です。

共有環境の影響c ^{2 は}、兄弟姉妹が育った環境の共通性により、兄弟姉妹間の類似性に寄与します。共有環境は、DZ 相関から遺伝率の半分を引いた値で近似されます。遺伝率は、DZ 双生児が同じ遺伝子を共有する度合いであり、c ² = r(DZ) - 1/2 h ^{2 です}。固有環境分散e ^{2 は}、一緒に育った一卵性双生児の相違度を反映しており、e ² =1-r(MZ) です。

植物や動物の選択育種において、狭義の遺伝率が既知の形質の選択に対する期待される反応${\displaystyle (h^{2})}$育種家の方程式を使用して推定できます: ^{[ 25 ]}

${\displaystyle R=h^{2}S}$

この式では、選択に対する反応（R）は親世代と次世代の間の実現された平均差として定義され、選択差（S）は親世代と選択された親の間の平均差として定義されます。^{[ 14 ]： 1957 [ 26 ]}

例えば、植物育種家がトウモロコシの穂あたりの粒数を増やすことを目的とした選抜育種プロジェクトに取り組んでいると想像してみましょう。議論のために、親世代のトウモロコシの穂の平均粒数は100粒であると仮定します。また、選抜された親は、穂あたり平均120粒のトウモロコシを生産すると仮定します。h ^{2 が}0.5 に等しい場合、次の世代は、穂あたり平均 0.5(120−100) = 10 粒多いトウモロコシを生産します。したがって、トウモロコシの穂あたりの粒の総数は、平均で 110 粒になります。

人工選択実験における選択に対する反応を観察することで、図4に示すように実現遺伝率を計算することができる。

上記の式における遺伝率は、比率に等しい。${\displaystyle \mathrm {Var} (A)/\mathrm {Var} (P)}$遺伝子型と環境ノイズがガウス分布に従う場合に限る。

遺伝率推定値の著名な批判者であるスティーブン・ローズ^{[ 27 ]} 、ジェイ・ジョセフ^{[ 28 ]}、リチャード・ベンタルらは、行動科学や社会科学における遺伝率推定値に主に焦点を当てている。ベンタルは、このような遺伝率スコアは通常、数値的に高いスコアを得るために直感に反して計算され、遺伝率は遺伝的決定と誤解され、この疑わしいバイアスは、児童虐待が後の精神病を引き起こすなど、研究者がより因果的に重要であると発見した他の要因から注意をそらすと主張している^{[ 29 ] [ 30 ]} 。遺伝率推定値は、研究対象の特性の発達において遺伝子と環境のどちらがより大きな役割を果たしているかについての情報を一切伝えないため、本質的に限界がある。このため、デイビッド・ムーアとデイビッド・シェンクは、行動遺伝学の文脈における「遺伝率」という用語を「科学の歴史上最も誤解を招く用語の1つ」と表現し、ごくまれな場合を除いて価値がないと主張している。^{[ 31 ]}複雑な人間の形質を研究する場合、遺伝率分析を使用して遺伝子と環境の相対的な寄与を決定することは不可能です。なぜなら、そのような形質は複数の原因が相互作用することによって生じるからです。^{[ 32 ]} 特に、フェルドマンとレウォンティンは、遺伝率自体が環境変動の関数であることを強調しています。^{[ 33 ]} しかし、一部の研究者は、この2つを切り離すことが可能であると主張しています。^{[ 34 ]}

遺伝率推定に関する論争は、主に双生児研究に基づいていることに起因している。このような集団遺伝学的研究の結論を裏付ける分子遺伝学的研究の成功が乏しいことが、遺伝率欠落問題である。^{[ 35 ]}エリック・タークハイマーは、新しい分子生物学的手法が双生児研究の従来の解釈を正当化したと主張しているが、^{[ 35 ]}遺伝子と行動の関係をどのように説明するかは依然としてほとんど不明である。^{[ 36 ]}タークハイマーによれば、遺伝子と環境の両方が遺伝可能であり、遺伝的寄与は環境によって異なり、遺伝率に焦点を当てると他の重要な要因から注意が逸れる。^{[ 37 ]} しかし全体として、遺伝率は広く適用可能な概念である。^{[ 9 ]}

• 行動遺伝学
• 遺伝
• IQの遺伝率

• スタンフォード哲学百科事典の遺伝と遺伝性に関する項目
• 定量遺伝学リソースのウェブサイト。リンチとウォルシュによる2巻の書籍も含まれています。無料アクセス。 2006年2月6日にWayback Machineにアーカイブされました。