人类基因组计划与博士生的时代意识

人类基因组计划（HGP）的成就表明,面对新世纪的挑战,作为肩负国家重任的高层次人才的博士生更要转变观念,增强时代意识,发展（科技）战略意识、科技前沿意识,创新意识,市场意识,协作意识。其中尤以发展（科技）战略意识最为重要,其影响深远,意义重大。     

"后基因时代"的哲学反思

结构基因组学与功能基因组学的划分,割裂了"结构与功能"的辩证关系,实践上容易造成结构基因组学大功告成的误解."后基因时代"的提法,在科研思维方式上还容易误导人们追新逐热,急功近利.这种提法也是医药企业追逐商业利润的产物.     

人类基因组计划在西方引发的人性观思考

人类基因组计划在西方世界引起了相当广泛深入的关于人性观的思考。分子生物学的研究成果正在重新塑造人们对人类进化史和人类本身的认识。基因工程、干细胞研究等前沿领域产生的问题促使人们转向西方的传统哲学去寻找思想资源。尽管遗传决定论的陈旧观点在大众文化中仍时有所见。新的基因组学研究已开始采纳一种更全面的、兼顾历史与社会文化因素的角度。     

人类基因组计划中的计算机科学

叙述了人类基因组计划（HGP）实施过程中计算机科学向基因组学领域的不断渗透及面临的挑战。基因组数据库及网络系统的构建与完善为基因组信息的交流提供了基础,一系列计算机软件的开发和改进简化了HGP这一繁重的劳动。在HGP的推动下,世界各大信息技术公司也加盟到基因组研究中,使生物学中融入了更多的计算机专业技能,有利于引进新的思维模式,开拓新的研究方法。但目前在基因组信息的交流与分析方面,标准化和精确性仍显不足,信息的处理能力也受到计算机存储量和运算速度的制约,这些问题将随着计算机科学的不断发展而逐渐解决。     

人类基因组流行病学

近年,人类基因组计划取得飞速发展并获得大量的研究成果,迫切要求对将其成果转化为维护人类健康的过程各环节进行综合评价,包括经济效益、预防和治疗疾病效果,甚至伦理等问题,为此人类基因组流行病学（Human genome epidemioliogy,HuGE）应运而生。概述（HuGE）产生背景、研究内容及提出个人建议等,以促进国内该领域研究的发展。     

人类基因组计划——《中国医学伦理学辞典》条目选载之一

人类基因组计划（HGP）主要包括：遗传图谱的建立;物理图谱的建立;DNA顺序测定;基因的识别;人类基因组多样性计划;模式生物体基因组比较研究及相关的社会、法律和伦理问题的研究等。人类基因组研究的伦理问题有：基因研究和人类的尊严、遗传信息的陷私权及获知权、组图谱的信息使用与人的社会权利、基因组信息对个人的影响、资源的专利与资源争夺、基因决定论还是非决定论、基因组研究成果应用的不可预测性等,这些问题若处理不当有可能会导致严重的后果。     

全球基本健康研究

在过去的10年间,世界各国的卫生研究意识都在增强,每个国家都很重视基本的国家研究在医疗卫生及医疗卫生系统中的作用。基因组计划将改变我们理解健康和疾病的方式,导致人们对“预防性治疗”的需要,但其带来的负面影响不可忽视。     

人类基因组计划带给不同文化传统的伦理挑战

分析了人类基因组计划带给四种不同文化传统中的人们的伦理挑战,即南美、印度、西方传统和儒家传统。西方传统又分为天主教道德传统、英美传统和欧洲大陆传统三方面阐述,并指出不同的文化背景对HGP研究的不同导向。最后强调此领域中的跨文化研究有待进一步深入。     

Predicting educational achievement from genomic measures and socioeconomic status

The two best predictors of children's educational achievement available from birth are parents’ socioeconomic status (SES) and, recently, children's inherited DNA differences that can be aggregated in genome‐wide polygenic scores (GPS). Here, we chart for the first time the developmental interplay between these two predictors of educational achievement at ages 7, 11, 14 and 16 in a sample of almost 5,000 UK school children. We show that the prediction of educational achievement from both GPS and SES increases steadily throughout the school years. Using latent growth curve models, we find that GPS and SES not only predict educational achievement in the first grade but they also account for systematic changes in achievement across the school years. At the end of compulsory education at age 16, GPS and SES, respectively, predict 14% and 23% of the variance of educational achievement. Analyses of the extremes of GPS and SES highlight their influence and interplay: In children who have high GPS and come from high SES families, 77% go to university, whereas 21% of children with low GPS and from low SES backgrounds attend university. We find that the associations of GPS and SES with educational achievement are primarily additive, suggesting that their joint influence is particularly dramatic for children at the extreme ends of the distribution.