Nature Genetics：你选什么专业，基因说了算？解码专业选择背后的两大遗传主轴：技术vs.社交与实践vs.抽象

专业选择的遗传学回响：是真实信号，还是 学霸基因 的伪装？

在遗传学研究中，探索基因与教育的关系并不新鲜。过去的研究大多聚焦于 教育获得 (Educational Attainment, EA)，也就是一个人上了多少年学。这些研究发现，确实存在一些基因变异与更高的学历水平相关，我们通常戏称其为 学霸基因 。然而，这忽略了一个同样重要的问题：同样是大学毕业，学工程的和学艺术的，他们的人生轨迹可能天差地别。这种在相同教育水平下的专业分化，社会学家称之为 水平分层 (Horizontal Stratification)，它对个人命运的影响丝毫不亚于 垂直分层 (Vertical Stratification)。

那么，影响我们选择工程还是艺术的背后，是否存在遗传因素的驱动？

为了回答这个问题，研究人员启动了一项规模宏大的全基因组关联研究(Genome-wide association studies, s)。他们汇集了来自芬兰、挪威和荷兰三个国家，总计高达463,134名成年人的基因和教育数据。这不仅是一个庞大的样本库，更重要的是，这些国家拥有完善的、从出生到成年的全民教育注册系统，数据质量极高，为研究提供了坚实的基础。

研究人员将教育领域划分为十个大类，包括工程制造与建筑、健康与福利、商业与法律、艺术与人文等。分析结果立刻带来了第一个惊人的发现：平均而言，专业领域的选择有7%的遗传度(heritability)。

这个数字意味着什么？它表明，在我们观察到的人群中，人们在专业选择上的差异，有7%可以归因于遗传基因的差异。虽然7%听起来不算高（相比之下，身高的遗传度约为80%），但对于一个如此复杂的、深受社会文化影响的行为决策而言，这已经是一个不容忽视的信号。

具体到不同专业，遗传度的差异也很有趣。自然科学、数学和学领域的遗传度最高，达到了14%；而健康与福利领域的遗传度最低，仅为3%。这似乎暗示，选择成为一名物理学家或数学家的倾向，可能比选择成为一名护士或社工的倾向，受到更多遗传因素的影响。

然而，一个严峻的挑战摆在研究人员面前：这个7%的遗传信号，究竟是专门指导 专业方向 的，还是仅仅是 学霸基因 的副产品？

逻辑很简单：某些专业，比如自然科学，可能对认知能力的要求更高。那些拥有 学霸基因 （与更高受教育年限相关的基因）的人，自然更有可能进入这些领域。这样一来，我们观测到的专业选择与基因的关联，可能只是更高学历倾向性的一种 伪装 ，而非针对专业本身的独立遗传信号。

为了拆穿这种可能的 伪装 ，研究人员设计了两种巧妙的验证方法：

第一种方法是统计控制。他们在进行GWAS分析时，直接将每个人的受教育年限作为一个协变量(covariate)加入模型中。这就像在比较人群时，先把所有人的 教育高度 拉到同一水平线上，然后再看基因与 专业方向 的关系。结果显示，在控制了受教育年限后，专业选择的平均遗传度从7%下降到了4%。虽然有所下降，但它并没有消失！这有力地说明，即便是在学历水平相同的人群中，基因依然在影响着他们选择什么专业。

第二种方法更为巧妙，叫做 GWAS-by-subtraction 。研究人员利用一种名为 基因组结构方程模型 (Genomic Structural Equation Modeling)的技术，从每个专业领域的GWAS信号中，地 减去 了与受教育年限(EA)相关的遗传信号。这个过程好比用一把基因手术刀，剔除了所有已知的 学霸基因 的干扰。结果再次证实，剔除干扰后，仍然存在着显著的、针对各个专业领域本身的、独立的遗传方差。

这两个层层递进的证据，共同指向了一个清晰的结论：存在着独立于 学霸基因 之外的、真正与专业领域选择相关的遗传信号。我们的基因不仅影响我们能爬多高的教育阶梯，还在我们站在分岔路口时，悄悄地影响着我们向左走还是向右走。

解码基因中的 职业罗盘 ：你是 技术-社交 轴，还是 实践-抽象 轴？

既然确定了存在独立的遗传信号，那么下一个更令人兴奋的问题是：这些信号背后隐藏着怎样的规律？数以万计的基因变异错综复杂，它们是如何共同协作，描绘出十个不同专业领域的遗传图谱的？

为了看清这团 基因迷雾 背后的结构，研究人员动用了主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)。你可以把它想象成一位高明的艺术家，能从一幅色彩斑驳、细节繁杂的油画中，提炼出最核心的构图和色调。在这里，PCA分析的不是颜料，而是十个专业领域之间的遗传相关性(genetic correlations)。

分析结果揭示了两条清晰的、解释了高达64%遗传变异的主轴。这两条主轴，如同一枚隐藏在我们基因组中的 职业罗盘 ，从两个维度上划分了所有的教育领域。

第一主轴(PC1)：技术 vs. 社交 (Technical versus Social)

这条主轴是整个遗传结构中最强的信号，可以被清晰地为 与物打交道 (Things)和 与人打交道 (People)的倾向。

在 技术 这一端，聚集了工程、制造与建筑，以及自然科学、数学和统计学。这些领域共同的特点是需要与客观世界、数据、逻辑和系统进行深度互动。

在 社交 那一端，则聚集了教育学，以及健康与福利。这些领域的核心是人与人之间的沟通、关怀、理解与服务。

这条轴的发现，与职业心理学中经典的 物-人 维度不谋而合。令人惊叹的是，研究人员并非预设了这一理论，而是完全通过数据驱动的、无偏倚的遗传学分析，独立地 再发现 了这条贯穿人类职业兴趣的核心维度。这表明，我们是倾向于和冰冷的机器、严谨的公式打交道，还是更享受与有温度的人、复杂的情感互动，这种根本性的差异，其根源或许可以追溯到我们的基因层面。

第二主轴(PC2)：实践 vs. 抽象 (Practical versus Abstract)

第二条主轴则揭示了另一个同样深刻的维度，它关乎我们认知和解决问题的方式，可以被解读为 动手操作 与 理论思辨 的倾向。

在 实践 这一端，聚集了服务业（如交通、安保等），以及健康与福利。这些领域往往需要具体的、可操作的技能，以应对现实世界中 手头 的问题。

在 抽象 那一端，则聚集了社会科学、新闻与信息，以及艺术与人文。这些领域更侧重于理论构建、概念思辨、批判性思维和创造性表达。

这条轴区分了那些倾向于通过具体行动改变世界的人，和那些倾向于通过思想和观念来诠释世界的人。它反映了一种从 务实 到 务虚 的光谱。有趣的是， 健康与福利 这个领域同时出现在了 社交 端和 实践 端，这也很符合我们的直觉，医护工作既需要高超的社交沟通能力，也需要扎实的临床实践技能。

这两条遗传主轴的发现，是该研究中最核心的洞见。基因对专业选择的影响，并非杂乱无章，而是遵循着清晰的结构化模式。它就像一个二维坐标系，将复杂的专业世界简化为两个基本的内在倾向： 技术-社交 轴和 实践-抽象 轴。我们每个人的遗传背景，都可能在这个坐标系中有一个独特的定位，这个定位，就是那枚指引我们专业方向的 基因罗盘 。

基因画像：当专业选择的遗传倾向，遇见性格、健康与人生轨迹

如果说 基因罗盘 揭示了我们内在的职业倾向，那么，这个罗盘的指针方向，又与我们生活的其他方面有何关联？为了回答这个问题，研究人员进行了一项雄心勃勃的 基因画像 工程。他们将上述两条主轴(PC1和PC2)的遗传信号，与涵盖了性格、精神健康、身体指标、社会经济地位等在内的96项人类表型进行了遗传相关性分析。

这部分结果极为丰富，它为我们描绘出了一幅幅生动的、与专业选择倾向相关的 遗传素描 。

技术-社交 轴(PC1)的遗传画像

与 技术 倾向的遗传关联：

认知能力： 技术 倾向与更高的童年期智商(Childhood IQ)、成年期智商(Adult IQ)以及记忆力(Memory)呈现出显著的正向遗传相关。这印证了我们的普遍认知：选择理工科专业的人，其遗传背景往往与更强的认知能力相关联。

性格特质：有趣的是， 技术 倾向与外向性(Extraversion)和宜人性(Agreeableness)呈现出显著的负向遗传相关。这意味着，从遗传层面上看，偏好技术领域的人可能天生就不那么热衷于社交、不那么 随和 。

健康与行为：在精神健康方面， 技术 倾向与六种主要的精神疾病（如、焦虑症等）都呈现负相关，意味着遗传上更倾向技术领域的人，其患这些精神疾病的遗传风险更低。同时，他们尝试大麻(Cannabis)的遗传倾向也更低。然而，一个出人意料的发现是， 技术 倾向与每日吸烟量(Cigarettes per day)呈现出正向遗传相关。

与 社交 倾向的遗传关联：

由于是同一条轴的两端，社交倾向的遗传画像与技术倾向恰好相反。遗传上倾向于教育、健康等 社交 领域的人，其认知能力(IQ)的遗传得分相对较低，但外向性和宜人性的遗传得分更高，精神疾病的遗传风险更低，并且更不可能有吸烟的遗传倾向。

这幅画像描绘了两个截然不同的轮廓：一个偏内向、认知能力强、但可能有吸烟风险的 技术型 遗传画像；和一个更外向、随和、精神健康风险低的 社交型 遗传画像。

实践-抽象 轴(PC2)的遗传画像

与 抽象 倾向的遗传关联：

性格与认知： 抽象 倾向（偏好社科、人文、艺术）与开放性(Openness)人格特质呈现强烈的正相关。这与心理学研究高度一致，开放性高的人总是对新思想、新体验和艺术充满好奇。同时，它也与更高的职业创造力(Occupational creativity)相关。

精神健康：这是一个令人瞩目且需要谨慎解读的发现。 抽象 倾向与精神分裂症(Schizophrenia)、双相情感障碍(Bipolar disorder)以及自闭症谱系障碍(Autism spectrum disorder)的遗传风险呈现显著的正相关。这与一些观察性研究发现，创造性职业与某些精神疾病风险之间存在家族联系，形成了呼应。这绝不意味着学文科会得精神病，而是说，驱动人们走向艺术与思辨的某些遗传因素，可能与提升精神疾病易感性的遗传因素存在重叠。

社会经济地位：同样出人意料， 抽象 倾向与更高的职业地位(Occupational status)、受教育年限和童年期智商呈现出负向遗传相关。这似乎与 学文科走向精英 的传统印象相悖。研究人员推测，这可能反映了 抽象 领域内部巨大的异质性，以及这些领域的成功在更大程度上依赖于家庭背景等非遗传因素。

与 实践 倾向的遗传关联：

遗传上倾向于服务业、健康等 实践 领域的人，其开放性和创造力的遗传得分较低，精神分裂症等疾病的遗传风险也较低。

在社会交往方面， 实践 倾向与更高的家庭关系满意度(Family relationship satisfaction)和更频繁地拜访亲友(Frequency of friend and/or family visits)呈现正相关。

在身体指标上， 实践 倾向与更高的身体质量指数(BMI)和腰臀比(Waist-to-hip ratio)存在正相关。

这第二幅画像同样对比鲜明：一个富有创造力、思想开放，但可能伴随着更高精神健康风险和潜在社会经济不确定性的 抽象型 遗传画像；以及一个更务实、家庭关系更紧密，但可能需要关注体重的 实践型 遗传画像。

这些 基因画像 为我们提供了一个前所未有的视角，让我们看到专业选择远非一个孤立的决定，它是一系列深层遗传倾向在人生舞台上的集中体现。这些倾向如同一根根看不见的线，将我们的专业选择与我们的性格、心智、乃至健康紧密地编织在一起。

基因并非 命运之手 ：家庭、环境与遗传的复杂共舞

到这里，一个巨大的疑问可能会在你心中升起：如果我的专业选择、性格甚至健康风险都与基因有关，这是否意味着我的人生早已被写定？我是否只是在演绎一个由基因编写好的剧本？

答案是：绝非如此。这项研究最重要、也最需要被正确理解的一点，就是它揭示的是概率性的影响，而非决定性的命运。为了厘清基因与环境之间复杂的 共舞 ，研究人员又进行了两项至关重要的 排雷 工作，旨在排除那些可能误导我们的环境混淆因素。

我们知道，孩子不仅从父母那里继承基因，还继承了他们创造的成长环境。一个在工程师家庭长大的孩子，即使没有继承到特别的 工程基因 ，也可能因为耳濡目染而选择工程专业。这种现象被称为 被动基因-环境相关 (passive Gene-Environment Correlation, pGE)。我们之前看到的基因关联，有多少是孩子自身基因的 直接效应 ，又有多少是来自家庭环境的 间接效应 呢？

为了拆解这个难题，研究人员采用了两种堪称 黄金标准 的设计：

第一重验证：荷兰队列的 家庭内部 分析

在荷兰的Lifelines队列中，研究人员找到了一个包含父母和子女基因信息的子样本（17,705人）。这个设计非常巧妙，因为它允许研究人员在家庭内部进行比较。

想象一下，在一个家庭里，兄弟姐妹共享着相似的成长环境，但他们从父母那里继承的基因组合却是随机的。通过比较拥有不同基因、但在相同环境下长大的兄弟姐妹，研究人员可以更准确地估算出基因的 直接效应 (direct genetic effects)。

分析结果显示，在考虑了家庭背景后，由个体基因直接导致的专业选择倾向，与在整个人群中观察到的总体遗传倾向，并没有显著差异。例如，针对 艺术与人文 和 工程制造 这两个领域，家庭内部的直接遗传效应依然显著。这有力地表明，我们观察到的遗传信号，在很大程度上确实是源于个体自身DNA的直接影响，而非仅仅是家庭环境的 副产品 。

第二重验证：挪威队列的 地理-父母 控制

在挪威的MoBa队列中，研究人员采用了另一种方法。他们知道，一个人的成长地点（比如城市还是乡村）和父母的职业，都会影响其专业选择。于是，他们在GWAS分析中，额外控制了两个变量：个体的出生地市和父母的教育领域。

这相当于在分析中，把所有人的 起跑线 ：地理位置和家庭教育背景，都尽可能拉平。如果基因关联在控制了这些强大的环境变量后依然存在，那么它作为 直接效应 的可信度就更高了。

结果再次支持了核心结论。在加入了地理和父母因素的控制后，大多数专业领域的遗传度估计值并没有显著降低。只有一个例外： 社会科学、新闻与信息 领域，其遗传度从11%显著下降到了7%。这暗示，选择学习社会科学，可能比其他专业更受家庭和地域文化的影响。

但总体而言，这两项严谨的分析都指向了同一个方向：基因对专业选择的影响，在很大程度上是直接的，它并非简单的环境或家庭背景的 传声筒 。然而，这绝不意味着环境不重要。恰恰相反，它揭示了一种更深刻的机制： 主动基因-环境相关 (active rGE)，即人们会主动地去选择、甚至创造那些与自己遗传倾向相匹配的环境。一个天生对逻辑和系统更敏感的孩子，可能会主动地去玩乐高、读科幻小说，并最终在工程领域找到归属感。

因此，基因并非一只从天而降、操纵我们的 命运之手 。它更像一个内置的导航系统，为我们提供了一些默认的路线建议。我们可以遵循它，也可以在后天环境、个人意志和机遇的影响下，选择其他的道路。基因与环境，始终在进行着一场持续一生的复杂共舞。

站在十字路口再思考：我们的选择，究竟在多大程度上是 我们 的选择？

这项里程碑式的研究，为我们打开了一扇全新的窗户，让我们得以窥见专业选择背后那片由基因、心理与社会交织而成的复杂景观。它带来的，不仅仅是新知识，更是对我们自身选择的深度反思。

首先，它让我们重新审视 水平分层 的重要性。社会的运行，不仅依赖于有多少人接受了高等教育，更依赖于这些人具体学了什么，形成怎样的技能组合。这项研究通过 技术-社交 和 实践-抽象 这两个遗传维度，为我们理解社会的人才 分拣 机制提供了生物学层面的新线索。它告诉我们，这种分拣并非完全是社会建构的结果，其背后有着深刻的个体生物学差异作为基础。

其次，研究揭示了 精英路径 的复杂性与代价。一个特别耐人寻味的发现是，与传统精英职业（如媒体、政治、法律、艺术）相关的 抽象 路径，在遗传上竟然与更高的精神疾病风险、更低的家庭关系满意度、甚至更高的离婚风险（通过与其他研究的关联推断）联系在一起。这打破了 好专业=好人生 的简单化叙事。它提醒我们，每条道路都有其独特的风景，也可能伴随着独特的挑战。那些通往社会顶层的 抽象 路径，或许需要个体在精神和情感上付出不为人知的代价。这为我们理解社会成功的多面性，提供了一个发人深省的注脚。

最后，也是最重要的一点，这项研究迫使我们思考 选择 的本质。我们的选择，究竟在多大程度上是 我们 基于理性与自由意志做出的决定？这项研究清晰地表明，在我们做出选择之前，基因就已经通过塑造我们的性格、认知偏好和内在兴趣，为我们铺设了概率上的 倾向轨道 。

我们必须强调，这绝不是宿命论。研究本身就揭示了这一点：研究对象所在的北欧国家，高等教育免费，社会保障体系健全。在这种 机会均等 的环境下，个人的内在偏好和遗传倾向，才可能最大程度地显现出来。研究人员推测，如果在社会不平等更严重、教育成本高昂的国家，专业选择的遗传度可能会更低，因为经济等外部制约因素会压倒个人的内在倾向。

这意味着，基因的作用是情境依赖的。社会环境的改变，可以放大或缩小基因的影响。如果我们的社会能够破除 理工科属于男性，文科属于女性 的性别刻板印象，如果教师能够更早地发现并鼓励每个孩子独特的才能，如果不同专业之间的经济回报差距不再那么悬殊 那么，我们今天看到的这些基因关联模式，未来完全可能发生改变。

最终，这项研究并非要给我们贴上 技术脑 或 社交脑 的标签，更不是要用基因来预测谁应该学什么。恰恰相反，它通过揭示我们天性中的 默认设置 ，让我们更加客观地意识到社会环境、文化观念和个人努力在塑造最终人生轨迹中的关键作用。

认识自己的天性，不是为了向它屈服，而是为了更好地与之共舞。在这场由基因、环境和意志共同谱写的生命交响曲中，理解每一个音符的来源，才能让我们最终奏出属于自己的、独一无二的华彩乐章。

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