Страница 30 из 30
Но главное увлечение Гальтона, идея, которой он был одержим в течение всей своей жизни, – улучшение людей. Гальтон хотел достичь этого тем же путем, каким в течение тысячелетий выводили новые породы домашних животных, – скрещивая людей, несущих нужные признаки. Конечно, речь не шла о принудительном скрещивании. Гальтон пропагандировал финансовую поддержку ранних браков между отпрысками семей с хорошей наследственностью и другие способы увеличить потомство у “правильных” семей.
Этим он положил начало евгенике – учению о применении селекции к человеку. На некоторое время она стала академической дисциплиной, преподавалась во многих университетах и получала солидное частное и государственное финансирование. Увы, относительно безобидные идеи Гальтона несли в себе разрушительное начало: через несколько десятков лет мир содрогнулся, узнав о евгенической программе нацистской Германии, стоившей жизни миллионам людей с “неправильной” наследственностью. Но во второй половине XIX века, задолго до Бухенвальда и Дахау, мысль об улучшении человечества путем отбора еще не казалась пугающей. Вызванный теорией эволюции и открытием законов наследования переворот в биологии воодушевлял и стимулировал использовать новое знание на благо человечества – или хотя бы отдельно взятой нации.
Для того чтобы лучше понимать принципы передачи признаков по наследству, Гальтон изучал связь между ростом взрослых детей и их родителей. Довольно быстро стало очевидно, что точно предсказать рост отдельного человека, опираясь на рост его родителей, невозможно. Никакие формулы не работали. Да и жизненный опыт подсказывал, что дети одних родителей, даже одного пола, растут очень по-разному. Значило ли это, что рост не относится к факторам, которые передаются по наследству?
Гальтон составил таблицу соотношения роста родителей и их детей. Вот как она выглядела. Цифры в таблице указывают, сколько людей в исследуемой Гальтоном группе из 928 человек имели указанный в верхней строке рост при указанном в левой колонке усредненном росте родителей.
Распределение роста участников исследования Гальтона, как и вообще всех взрослых людей, населяющих Землю, было близко к нормальному. Как уже говорилось выше, нормальное распределение характерно для параметров, являющихся суммой большого числа независимых воздействий. Рост – типичный пример, поскольку формируется под разнонаправленным влиянием многих генов, эпигенетических факторов[98], факторов среды, перенесенных травм и болезней.
Интересно, что, если мы построим графики, используя цифры внутри каждой строки, мы тоже увидим колоколообразные кривые: рост детей, родившихся у родителей определенного роста, тоже распределен нормально. Но вершины этих колоколов находятся в разных местах: наиболее вероятный рост ребенка тем выше, чем выше средний рост его родителей. Если связать эти вершины, мы получим близкую к прямой линию.
Получается, что хотя точное вычисление роста человека по росту его родителей невозможно, связь между этими значениями существует. И ее можно описать достаточно простым уравнением, применяемым для линейных графиков. А затем использовать это уравнение для того, чтобы на основе одного из параметров предсказать наиболее вероятное значение второго. Гальтон назвал такую статистическую взаимосвязь корреляцией (от англ. co-relation, “взаимосвязь”).
Сейчас статистическую связь вычисляют, например, в эпидемиологии. Если заболевание и определенные факторы риска[99] коррелируют, то мы можем предположить, что этот фактор и является причиной болезни.
Но важно помнить, что статистическая связь не обязательно равна причинно-следственной. Оба коррелирующих параметра могут меняться под воздействием третьего фактора, называемого спутывающей переменной. Если мы исследуем два параметра – заболеваемость раком легких и наличие зажигалки в кармане – то наверняка обнаружим, что они взаимосвязаны: окажется, что люди с зажигалкой чаще болеют раком легких. Но это не значит, что рак легких вызывают зажигалки в кармане. Оба параметра будут зависеть от третьего – курения, который и является в этом примере спутывающей переменной[100].
А что насчет контролируемых клинических экспериментов? В них мы тоже имеем дело со сложными биологическими системами, а значит, исходы в каждой из групп не детерминированы и носят вероятностный характер. Значит, состояние пациентов в сравниваемых группах может меняться по-разному исключительно в силу случая. Как же тогда определить, случайна разница или вызвана действием лекарства?
Леди, пьющая чай
Прекрасным летним вечером 1919 года сотрудники Ротамстедской экспериментальной станции[101] собрались в комнате отдыха. Было время традиционного для Англии вечернего чая – время отдохнуть и поговорить с коллегами о не связанных с работой пустяках. Новичок в компании, недавно принятый на работу молодой математик, вежливо наполнил чашку чаем, добавил в него молоко и протянул сидевшей рядом леди.
– Спасибо, Рональд, но я предпочитаю сначала наливать молоко и лишь потом добавлять чай, – сказала та.
– Вот ерунда, – удивился математик, которого звали Рональд Фишер, – уверен, что разницу почувствовать невозможно, что бы я ни налил первым, чай или молоко.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
98
Наследуемые признаки, не связанные с изменением последовательности ДНК.
99
Фактор риска – потенциально вредное воздействие.
100
Подробнее об этом мы будем говорить в главе 12.
101
Старейшая сельскохозяйственная экспериментальная станция в Великобритании, основанная в 1843 году.