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剖腹产的增多会造成进化改变?

 一个来自奥地利和美国的小型研究团队发现了一项统计证据,过去几十年中,选择剖腹产的女性的增多引起了进化改变,虽然产道的尺寸并没有变化,但是婴儿的头部变得更大了。研究团队将这项结果发表在《PNAS》上(点击左下角阅读原文)。

 科学家已经知道,相比于其他动物,人类的生育更加麻烦.这是因为,婴儿的头部相比于产道,从比例上来看比较大。当分娩时婴儿的头部太大以至于不能通过产道时,就必须使用剖腹产的方式。

 但是,每当婴儿无法从母亲的产道中出生便求助于剖腹产,会造成什么样的进化影响呢?参与这项研究的人员认为,这会导致更多的新生婴儿拥有过大的头部。他们使用数学和逻辑得出了这个结论。他们指出,逻辑表明,如果头部过大的婴儿能够顺利长大成人,而不是过早死亡,因此头部过大的基因就会遗传下去,那么在将来就会有更多携带这种基因的婴儿出生。通常,更大的婴儿更加健康,这会增加他们的生育机会。为了验证这个论点,他们分析了过去半个世纪的生育数据,发现全球的胎盆不称(fetopelvic disproportion)率从上世纪60年代的3%增加到现在的3.3%。

 研究人员认为,胎盆不称率的增加可能是由于剖腹产造成的进化改变,尽管他们也承认尚未有确切的证明表明这种联系。他们指出,婴儿头部尺寸增加可能是由于现代的生活方式,相比于过去的几代人,现在的生活方式运动更少,热量更高。

延伸阅读:

   几岁生孩子、生几个孩子?这背后居然也有基因差异的影响

   几岁时生第一个孩子?生多少个孩子?这些看似社会背景下的个人化选择,可能也带着一点先天因素。近日,一项发表在国际期刊《自然-遗传学》上的研究(doi:10.1038/ng.3698),为人类生育行为的差异开辟了遗传学视角,发现基因差异也是影响人类生育行为的力量之一。

   来自全球多个机构的250多位社会学家、生物学家、遗传学家,对几十万的样本量进行全基因组关联分析(GWAS)后发现,DNA序列的12个基因位点与人一生中生育第一胎的年龄、子女数量显著相关,其中有10个基因位点是之前没有被意识到是会影响生育行为的。这项研究由英国牛津大学主导,荷兰格罗宁根大学和瑞典乌普萨拉大学等国际知名高校参与。

   此外,这项研究还表明,与第一次生育年龄相关的基因变异,也与其他生殖和性发育的特质相关联,比如女性的初潮年龄、男性青春期的嗓音改变年龄,以及女性的停经年龄。

   12个基因位点得以被发现,依靠的是对欧洲238064例男女的第一次生育年龄,以及343072例男女的子女数量信息进行分析。研究计算结果显示,在所有影响因素当中,12个区域的基因变异总共解释了个体间0.9%的第一次生育年龄差异、0.2%的子女数量差异。

   尽管0.9%、0.2%的影响力看似很低,但不意味着可忽略不计。

   比如在以3号染色体rs2777888变异为代表的位点上,每多一个腺嘌呤(A)而不是鸟嘌呤(G),就意味着第一次生育年龄将增加38天。也就是说,在rs2777888上,A/A基因型比起G/G基因型,造成的影响是在第一次生育时间上延后72天。

  文章还介绍称,将模型合并后,基因变异可以解释9%的女性不生育概率差异。

   该研究的通讯作者之一、牛津大学社会学教授Melinda Mills对澎湃新闻表示,随着基因数据的增多,预计将来最高可以解释个体在第一次生育年龄和子女数量上15%-20%的差异。

   那么,这是不是意味着人类将可以预知自己在几岁时迎来第一个孩子、一生会有几个孩子?这个带着宿命论意味的大胆想象被Mills否认。

   “每个个体的基因变异只有这么小的影响力,单独用基因测序结果来预测第一次生育年龄和子女数量是不可能的。”Mills说,“事实上,像第一次生育年龄、子女数量这样的复杂结果是由多种因素共同影响完成的,比如基因层面、家庭背景、生活方式、教育程度、国家机构的政策都会限制或者促进这些行为。”

   来自中国的沈侠是英国爱丁堡大学的助理教授兼博士生导师,他负责了该研究中条件分析和双变量分析工作,研究哪些因素和第一次生育年龄、子女数量同时相关。在接受澎湃新闻采访时,沈侠也表示,“这12个已发现的遗传位点能解释的个体间差异很小,不到1%。即便我们将来解读了所有的遗传因素,人与人之间第一次生育年龄和子女数量的差异也大约只有五分之一是由这些遗传因素决定的。后天环境与社会的各种复杂因素对人类的生育行为具有主要影响。”

   Mills认为,社会和环境因素仍然强烈影响着生育行为,她透露接下来将分析先天和后天因素之间是如何相互作用的,“我们可以预见的是,当个体在一个有更多选择性的环境中进行生育决策时,比起有更少选择的环境,此时的基因因素和生物因素会显得更为重要。”

   提到中国时,Mills表示,“中国比较有趣的情况是,独生子女政策高效地抑制了很多这些生物上、基因上的因素。”(本文转载于中国生物技术)
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