Qualitative Verhaltensgenetik

• Chromosom (enthält DNA)

• Gen (Abschnitt auf DNA, kleinste Einheit der biologischen Erbinformation, enthält Basenpaare, jedes Gen liegt 2x vor (Vater und Mutter)

• Polymorphismus (Gen, das in der Bevölkerung in verschiedenen Varianten, bzw. Allelen vorliegt)

• Allele (verschiedene Varianten eines Gens)

• Genotyp (Kombination von Allelen bei einem Individuum in einem Gen)

• Einzelnukleotid Polymorphismus - SNP (Variation einzelner Basenpaare)

• Exons (Protein kodierender Teil der DNA)

• Introns (nicht kodierender Teil der DNA)

• Transkription (macht mRNA-Kopien aus Gen/DNA ohne Introns, im Nucleus)

• Translation (synthetisiert Proteine aus der mRNA, im Zytoplasma) -> Synonyme („stumme“) und nicht-synonyme Polymorphismen -> Konsequenz: kein klares eins-zu-eins Mapping

Als Kandidatengen werden Gene bezeichnet, die möglicherweise Assoziationen mit dem Auftreten von genetisch beeinflussten Krankheiten aufweisen

• 5 HTTLPR (Serotonin Transporter) & Neurotizismus

• COMT (Catechol-O-Methyltransferase) & Extraversion

• MAOA (Monoamin Oxidase A) & Aggression

• DRD4 Dopamine Receptor D4) & Sensation Seeking

• Evidenz moderat, oft Umwelt-Interaktion

• 1. Lösungsansatz -> höhere Spezifität (z.B. mit Unterkategorien)

• 2. Lösungsansatz -> GWAS (Genome-wide association studies)

• COMP kodiert Dopamin Rezeptoren

• Kein Einfluss von COMP auf “Affiliation“, “Agency“ oder “Sensation Seeking“

• Unterkategorien sind aber miteinander korreliert

• Einfluss von COMT auf Agency signifikant (d=0.33), wenn kontrolliert für Affiliation und Sensation Seeking

• Erstmals im Jahr 2005

• Prinzip: Hundertausende häufige SNPs in großen Stichproben simultan bzgl. Assoziation mit Traits testen (mit Alphafehlerkorrektur)

• Eine Zahl, die die Effekte vieler genetischer Varianten auf einen Phänotyp zusammenfasst:

  • Aggregation von Millionen individueller loci im menschlichen Genom -> Stärke der Assoziation mit bestimmtem Phänotyp

• GWAS mit 500K Personen um ein PGS mit R2≈12% zu konstruieren

  • dann nur noch Stichprobe von 62 Personen nötig mit 80% Power (% Effekt wird entdeckt, wenn vorhanden)

• Schulische Anwesenheit als Stellverterter für Intelligenz (nicht dasselbe -> z.B. SES)

• Studien mit 3/74/1271 SNPs und 125K/5K/1,1Mil -> PGS mit R2≈2/9/12%

• Gene mit Expressionen im Gehirn, in der Entwicklung des ZN & in der synaptischen Struktur -> macht Sinn das diese Gene relevant sein könnten

• Socioeconomic index (SEI) höher, wenn höherer SES + r von PGS (für schulische Anwesenheit) und SEI

  • PGS höher, wenn höherer SES ?? + stärkere r mit SEI bei höherem SES (siehe letzte Vorlesung); N≈24K

• Weitere Studie: niedriger PGS in Bergbauregionen, höher bei Leuten die Bergbauregionen verlassen; N≈450K

• PGS (für schulische Anwesenheit) für Eltern und Kinder

  • PGS der Eltern sagt 2,45% der schulischen Anwesenheit der Kinder voraus (kontrolliert für genetische Übereinstimmung: nur nicht übertragene Allele der Eltern); N≈22K

• "genetic nurturing effect“ -> Assoziation in GWAS zwischen Eltern und Kinder nicht nur auf direkte genetische Effekte zurückzuführen, sondern auch durch Erziehung durch eigene Genetik der Eltern

• Keine Evidenz für Kandidatengene (nicht mehr als nicht-Kandidatengene)

• Studie mit 86K Isländern: Zusammenhänge zwischen PGS (für Schizophrenie) und ausgeübtem Beruf

  • Künstler signifikant höherer PGS => PGS erklärt 5,5% Varianz in Schizophrenie und 0,24% Varianz in Kreativität

• Kandidatengene Meta-Analyse -> keine signifikanten Zusammenhänge

• GWAS Meta-Analyse (N≈450K) -> 136 unabhängige signifikante Assoziationen & R=4,4% für Neurotizismus

• Gene insbesondere exprimiert im Gehirn (u.a. serotonerge Neurone)

• genetische Sets assoziiert u.a. mit Neurogenese und Verhaltensreaktion auf Kokain

• genetisch unterscheidbare Cluster für depr. Gestimmtheit und Besorgnis

• BIG Five: SNPs erklären ca. 9-18% der Varianz vs. Erblichkeitsschätzung aus Zwillingsstudien von 40-50%

• Intelligenz: SNPs erklären ca. 11% der Varianz vs. Erblichkeitsschätzung von 50-70%

• Größe: SNPs erklären 80% Varianz und Erblichkeitsschätzung von 80%

• Aber seltene Genvarianten (0,1-10%) erklären mehr als 50% der Erblichkeit

• Folgerung: Erblichkeitsschätzungen wahr. korrekt, aber GWAS limitiert

• Methoden sind limitiert (SNPs Sammlung imperfekt, Stichprobengröße, nicht SNPs Mutation sondern auch Löschung und Duplikation)

• Seltene genetische Varianten (schwer miteinzuschließen, aber könnten großen Anteil an Varianz in evolutionär angepassten Eigenschaften erklären)

• Nicht-additive genetische Effekte (evident, da rEZ > 2* rZZ)

• Alternatives Spleißen (Mechanismus Transkription) & stumme Polymorphismen machen Erblichkeitsschätzungen kompliziert (ungleiche SNPs/Gene führen nicht unbedingt zu unterschiedlichen Proteinen und damit Phänotypen)

• GWAS hilft relevante SNPs zu identifizieren, aber es brauch große Stichproben, um sie zu finden

  • methodisch noch limitiert

• Schätzungen hängen oft von der Population ab -> Einfluss SES, Gen/Umwelt-Varianz, Gen-Umwelt-Interaktion

• Qualitative Genetik kann Hinweise zu Mechanismen -> z.B. Intelligenz: Genexpression relevanter Gene im Gehirn…