遗传率

遗传率（Heritability） 是数量遗传学核心概念，衡量表型变异（Phenotypic Variation）中可归因于遗传差异的比例，用于评估性状受遗传因素影响的程度。其数值范围在0（完全环境决定）到1（完全遗传决定）之间，需严格区分狭义遗传率（$h^2$）与广义遗传率（$H^2$）。以下从定义、计算方法、影响因素及实际应用系统解析：

📊 一、遗传率的类型与定义

公式说明：

• $V_G$：遗传方差（Genetic Variance）

• $V_P$：表型方差（Phenotypic Variance） = $V_G + V_E$（环境方差）

• $V_A$：加性遗传方差（Additive Genetic Variance）

🧬 二、遗传率计算方法

1. 双生子研究（人类性状）

• 同卵双生子（MZ）：遗传相似度≈100%

• 异卵双生子（DZ）：遗传相似度≈50%

• 遗传率估算：
  $h^2 = 2 \times (r_{MZ} - r_{DZ})$
  （$r$为同对双生子表型相关系数）

2. 育种设计（动植物）

• 子代-亲本回归：$h^2 = \frac{b_{OP}}{r}$
  （$b_{OP}$：子代-中亲值回归系数；$r$：亲缘系数，如父-子 $r=0.5$）

• 半同胞分析：$h^2 = \frac{4 \times V_{HS}}{V_P}$
  （$V_{HS}$：半同胞组间方差）

⚖️ 三、影响遗传率的关键因素

注意：遗传率是群体特异性的，同一性状在不同群体中 $h^2$ 值不同（如水稻株高在干旱/湿润环境下的差异）。

⚕️ 四、实际应用与案例

1. 动植物育种

• 选择响应预测：
  $R = h^2 \times S$
  （$R$：子代性状提升值，$S$：亲本选择差）
  案例：奶牛产奶量 $h^2=0.3$ → 选择高产亲本可提升子代产量。

2. 人类医学

• 疾病风险评估：

  • 精神分裂症 $h^2≈0.8$ → 家族史为高危因素；

  • 2型糖尿病 $h^2≈0.5$ → 环境干预（饮食/运动）更重要。

• 基因定位：
  高遗传率性状（如银屑病 $h^2=0.7$）易通过GWAS发现易感基因。

3. 进化生物学

性状遗传率>0是自然选择的前提（如地雀喙形 $h^2=0.9$ 支持适应性进化）。

⚠️ 五、常见误区与局限

1. 遗传率 ≠ 遗传可能性

• 错误认知：“抑郁症遗传率60%” ≠ “个体患病风险60%由基因决定”。

• 正解：指群体中抑郁症表型差异的60%可归因于遗传差异，个体风险需结合基因型与环境评估。

2. 高遗传率 ≠ 不可改变

近视遗传率 $h^2≈0.9$，但户外活动可显著降低发病率（环境干预有效）。

3. 遗传率无法区分基因效应类型

$h^2$ 高可能是少数大效应基因或多数微效基因导致，需结合QTL定位解析。

🔬 六、前沿进展

1. 全基因组遗传率（$h^2_{SNP}$）

利用SNP数据估计加性遗传方差（如UK Biobank中教育年限 $h^2_{SNP}=0.25$，低于双生子估计值0.4，提示未捕获罕见变异）。

2. 表观遗传率

研究DNA甲基化等表观标记的跨代遗传贡献（如创伤应激的跨代表观遗传率约10%）。

💎 总结

遗传率是连接基因-表型关系的核心度量：

1. 狭义（$h^2$）指导育种：预测选择响应，加速优良性状固定；

2. 广义（$H^2$）评估遗传贡献：解析复杂疾病/性状的遗传结构；

3. 动态属性：依赖群体环境，非固定值。
   关键警示：

• 避免混淆群体遗传率与个体遗传风险；

• 高遗传率不否定环境干预价值（如近视防控）。
  未来方向：

• 整合多组学数据提升遗传率估计精度；

• 解析基因-环境互作（G×E）对遗传率的调控机制。

牢记：遗传率解答“为何群体内个体不同”，而非“某性状如何发育”——后者需分子生物学揭示。