Кроме того, Сюй и его коллеги убедительно продемонстрировали, что применительно к росту людей увеличение размера выборки или числа рассматриваемых генетических маркеров не повышает точности прогнозирования. Они использовали этот подход настолько широко, насколько это вообще возможно. Например, ученые рассмотрели также уровень образования, который измерялся по шестибалльной шкале (высшим пунктом было «наличие ученой степени»), и оказалось, что они в состоянии объяснить лишь 9 % изменчивости этого параметра (впрочем, более масштабное исследование имеет неплохие шансы объяснить большую долю изменчивости).
Так почему даже наиболее полные исследования на огромном объеме материала способны объяснить лишь часть искомой изменчивости? На этот счет выдвигают два основных объяснения. Первое предполагает, что традиционные оценки наследуемости существенно завышены: так, недавнее исследование на материале из Исландии, где для расчетов наследуемости были задействованы генетические данные (полученные путем полногеномного секвенирования), выявило гораздо более низкие значения, чем традиционные подходы. Для такого признака, как рост, новая оценка наследуемости составила не 0,8, а всего 0,55. Таким образом, группа Сюя, по-видимому, выявила свыше 70 % того, что вообще можно обнаружить. Для индекса массы тела (ИМТ)[116] значения составили 0,65 по старому методу и 0,29 по новому; для уровня образования — 0,43 и 0,17 соответственно: в обоих случаях разница весьма существенная.
Возможно, еще более интересным, чем версия ошибочного расчета, является альтернативное объяснение отсутствия наследуемости, согласно которому существует огромное множество еще не открытых генетических факторов, влияющих на изучаемые признаки, просто влияние большинства из них настолько ничтожно, что его слишком трудно измерить даже в очень большой выборке людей. Эта мысль не нова — в 2018 г. она отметила свое столетие. В 1918 г. Рональд Фишер, один из основоположников современной статистики, предложил модель бесконечно малых величин (также известную как «инфинитезимальная модель»), согласно которой переменные признаки, такие как рост, управляются бесконечно большим количеством генов, каждый из которых оказывает бесконечно малое влияние на признак, наряду, естественно, с влиянием среды. Фишер не имел в виду, что генов на самом деле бесконечное множество, он предложил лишь определенный подход к проблеме.
Скорее всего, вам не приходилось слышать о Фишере, но в некоторых кругах он по-прежнему пользуется большим уважением. Не столько за модель бесконечно малых величин — это, по его меркам, не столь уж великое достижение, — сколько за другой его немалый вклад в статистическую и генетическую теории. Ян Мартин, специалист, обучавший меня, как разводить мышей