Summary
इस कागज व्यवहार आनुवंशिकी में सोने के मानक विधि के उपयोग को दर्शाता है, Cholesky अपघटन विधि, अद्वितीय अनुमान लगाने के लिए, विभिन्न चर पर आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों ओवरलैपिंग longitudinally प्रेरित अनुसंधान का जवाब सवाल.
Abstract
Cholesky अपघटन विधि व्यवहार आनुवंशिकी के क्षेत्र में इस्तेमाल सोने के मानक है. विधि लोकप्रिय है क्योंकि यह कार्यक्रम और हल करने के लिए आसान है. इस विधि का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने कई समय बिंदुओं में विभिन्न चरों के अनुदैर्घ्य संबंधों में अलग-अलग अंतरों का पता लगाया जा सकता है। विधि जांचकर्ताओं में विघटन अपघटित करने के लिए अनुमति देता है (1) अद्वितीय आनुवंशिक, साझा और गैर साझा पर्यावरण प्रभाव है कि विशिष्ट समय अंक पर उठता है के रूप में के रूप में अच्छी तरह से (2) ओवरलैपिंग आनुवंशिक, साझा और गैर साझा पर्यावरण प्रभाव है कि एक से अधिक ले एक और करने के लिए समय बिंदु. हालांकि, विधि तंत्र या इन प्रभावों अंतर्निहित मूल की पहचान नहीं है. वर्तमान रिपोर्ट शैक्षिक मनोविज्ञान के क्षेत्र में Cholesky अपघटन विधि के आवेदन पर केंद्रित है. विशेष रूप से, यह बालवाड़ी पत्र ज्ञान, बालवाड़ी phonological जागरूकता, प्रथम श्रेणी शब्द स्तर पढ़ने कौशल, और सातवीं कक्षा पढ़ने समझ के बीच अनुदैर्घ्य संबंधों में व्यक्तिगत मतभेद ों की चर्चा.
Introduction
पाठ धाराप्रवाह पढ़ने और समझने की क्षमता के साथ एक कुशल पाठक बनना बच्चों के स्कूल के परिणामों के लिए महत्वपूर्ण है। पढ़ने की समस्याओं के विकास को रोकने के लिए, यह कैसे अलग पढ़ने कौशल पढ़ने समझ की भविष्यवाणी करने के लिए हद तक समझने के लिए महत्वपूर्ण है। मौजूदा शोध से पता चला है कि प्राथमिक विद्यालय में पढ़ने से पहले और शब्द-स्तरीय पठन कौशल लंबे समय से मध्य विद्यालय1,2में पढ़ने की समझ की भविष्यवाणी करता है। इन भविष्यवाणियों में व्यक्तिगत मतभेद ज्यादातर अंतर्निहित आनुवंशिक की ओर इशारा करते हैं (और कुछ हद तक, पर्यावरण) किंडरगार्टन से कक्षाचारतक ,4. हालांकि, यह पता लगाने की जरूरत है कि क्या ये एक ही आनुवंशिक और पर्यावरणीय कारक इन भविष्यवाणियों को मध्य विद्यालय ग्रेड तक प्रभावित करना जारी रखते हैं।
प्राथमिक और मध्य विद्यालय पढ़ने के कौशल के बीच संघों अंतर्निहित व्यक्तिगत मतभेदों की एक बेहतर समझ हासिल करने के लिए एक विधि व्यवहार आनुवंशिक पद्धति का उपयोग कर रहा है, विशेष रूप से Cholesky अपघटन विधि. Cholesky अपघटन विधि व्यवहार आनुवंशिकी में सोने के मानक विश्लेषण में से एक माना जाता है. इस विधि के लिए कार्यक्रम और हल करने के लिए आसान है और में विचरण और सहप्रसरण के अपघटन के लिए अनुमति देता है (ए) आनुवंशिक, (सी) साझा पर्यावरण, और (ई) गैर साझा पर्यावरण प्रभावों, आमतौर पर जुड़वाँ के एक नमूने में. चित्र 1 में एकवैचर (एक चर) कोलेस्की अपघटन का एक उदाहरण दर्शायागया है। एक गुप्त कारक आनुवंशिक प्रभाव है, जो आनुवंशिक प्रभाव माता पिता से विरासत में मिला है को संदर्भित करता है. सी गुप्त कारक साझा पर्यावरण प्रभाव है, जो पर्यावरण के पहलुओं है कि जुड़वां और अधिक समान बनाने के लिए सेवा कर रहे हैं, इस तरह के घर और स्कूल के वातावरण के रूप में संदर्भित करता है. अंत में, गुप्त कारक गैर साझा पर्यावरण प्रभाव है, जो पर्यावरण के प्रभाव है कि प्रत्येक जुड़वां के लिए अद्वितीय हैं और इस तरह के प्रत्येक के अपने अनुभव के रूप में जुड़वाँ के बीच मतभेद करने के लिए योगदान कर रहे हैं को संदर्भित करता है. ई कारक भी माप त्रुटि कैप्चर करता है।
चित्र 1: (A) आनुवंशिक में अपघटन, (C) साझा पर्यावरण, और (E) गैर साझा पर्यावरण प्रभाव. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 1 में ए, म् तथा म् कारक इस बात का अनुमान लगाते हैं कि जीन और वातावरण किस सीमा तक एक (पठन) चर को प्रभावित करते हैं। फिर भी, प्राथमिक से मध्य विद्यालय के लिए एक से अधिक पढ़ने कौशल के बीच अनुदैर्घ्य संघों अंतर्निहित व्यक्तिगत मतभेदों की जांच करने के लिए, अनुदैर्घ्य विश्लेषण आवश्यक है. longitudinally प्रेरित अनुसंधान सवालों के जवाब देने के लिए, एक बहुचर Cholesky अपघटन विधि यहाँ प्रयोग किया जाता है5. संकल्पनात्मक रूप से, बहुचर कोलेस्की अपघटन विधि पदानुक्रमित बहुप्रतिगमन के समान है, इस प्रकार है कि पिछले कारकों के योगदान के बाद आनुवंशिक और पर्यावरणीय कारकों के स्वतंत्र योगदान का मूल्यांकन किया जाता है खाता.
उदाहरण के लिए, चार समय बिंदुओं पर अनुदैर्घ्य डेटा के साथ एक बहुचर कोलेस्की अपघटन में (चित्र 2देखें), कारकों का पहला सेट [आनुवंशिक (ए1), साझा पर्यावरण (सी1), और गैर-साझा पर्यावरण (ई1) सभी चरों के प्रसरण में योगदान देता है, जो पथ के रूप में प्रस्तुत होता है एक11,21,31,41, ग11, सी21, ... , e11, आदि , A1, C1, E1 कारकों से प्रत्येक चर के लिए . कारकों का दूसरा सेट (ए2, ग2, म्2) पहली बार बिंदु को नियंत्रित करने के बाद दूसरे और बाद के चरों के विचरण में योगदान देता है। कारकों के दूसरे सेट को पथ के रूप में प्रस्तुत किया जाता है22,32,42, ग22, ग32, ... , e22, आदि . फिर, कारकों के तीसरे सेट (ए3, सी3, ई3) के प्रभावों का अनुमान पिछले दो समय बिंदुओं को नियंत्रित करने के बाद तीसरे और चौथे चरों के लिए लगाया जाता है। इनपथों के रूप में प्रस्तुत किया जाता है33,43, ग33 , ग43 , ई33, ई43. अंत में, कारकों के चौथे सेट(ए 4, सी4, ई4) के प्रभावों को अंतिम समय बिंदु के लिए सभी पिछले समय बिंदुओं को नियंत्रित करने के बाद मापा जाता है। इन्हेंपथ 44, ग44, ई44के रूप में प्रस्तुत किया जाता है .
चित्र 2: चार समय अंक के लिए Multivariate Cholesky अपघटन मॉडल. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
बहुचर Cholesky अपघटन विधि के इस अनुदैर्घ्य आवेदन में, प्रत्येक समय बिंदु पर आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों के लिए पिछले समय अंक के प्रभाव के बाद अनुमान लगाया गया है. इस तरह के रूप में, इस विधि हद तक जो अद्वितीय आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों प्रत्येक विशेष समय बिंदु पर ऑनलाइन आने के निर्धारण की अनुमति देता है, पिछले समय अंक से प्रभावों से स्वतंत्र (इन प्रभावों पथ द्वारा अनुमान लगाया जाता है एक11, एक 22, एक33, एक44, ग11 , सी22, ..., ई11 , ई22, आदि). इसके अलावा, विधि भी डिग्री की परीक्षा में सक्षम बनाता है जो एक ही (ओवरलैपिंग) आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों समय अंक के बीच साझा कर रहे हैं. दूसरे शब्दों में, यह निर्धारित किया जा सकता है कि आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभाव एक समय बिंदु से दूसरे स्थान पर किस सीमा तक ले जाते हैं (अर्थात्, इन प्रभावों का अनुमान पथों द्वारा लगाया जाता है21,31,41,32,42, 43, ग21, ग31, ..., ई21, आदि). यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि पथ एक11, सी11, और ई11 सभी संभव आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों का प्रतिनिधित्व करने के लिए और पहली समय बिंदु है, जो या तो अद्वितीय या पिछले समय अंक के साथ ओवरलैपिंग हो सकता है सहित. हालांकि, पहली बार बिंदु से पहले समय बिंदु का अनुमान नहीं है; इसलिए, यह सही निर्धारित नहीं किया जा सकता है कि क्या वे अद्वितीय या ओवरलैपिंग प्रभावों का प्रतिनिधित्व करते हैं। सरलीकरण प्रयोजनों के लिए, वे वर्तमान रिपोर्ट में अद्वितीय प्रभावों के रूप में शामिल किए गए हैं.
एक Cholesky अपघटन में प्रवेश मापा चर का क्रम मनमाने ढंग से है. हालांकि, आदेश आमतौर पर एक सैद्धांतिक परिप्रेक्ष्य से प्रेरित है. यह भी वर्तमान अध्ययन में मामला है, जिसमें आदेश पढ़ने के कौशल के विकास पर आधारित था, इस तरह है कि प्राथमिक स्कूल में पढ़ने के कौशल मध्य विद्यालय में पढ़ने की समझ की भविष्यवाणी कर रहे हैं.
साहित्य में कई रिपोर्टहैं जो Cholesky अपघटन विधि का उपयोग करने वाले पढ़ने के कौशल के अनुदैर्घ्य संघों के अंतर्निहित आनुवंशिक और पर्यावरणीय कारकों की जांच कर रहे हैं। ये पूर्व अध्ययन ज्यादातर प्राथमिक स्कूलों के बीच पढ़ने के कौशलकेबीच संबंधों की जांच पर ध्यान केंद्रित6 ,7. बहुचर कोलेस्की अपघटन विधि8का उपयोग करते हुए प्राथमिक ग्रेड से मिडिल स्कूल ग्रेड में पढ़ने से जुड़े अलग-अलग मतभेदों की जांच करने वाला केवल एक प्रकाशित अध्ययन है। इस प्रोटोकॉल किंडरगार्टन पत्र ज्ञान, बालवाड़ी phonological जागरूकता, प्रथम श्रेणी शब्द स्तर के बीच अनुदैर्घ्य संबंधों में व्यक्तिगत मतभेदों का पता लगाने के लिए उस विशिष्ट रिपोर्ट से multivariate Cholesky अपघटन विधि विवरण पढ़ने के कौशल, और सातवीं कक्षा पढ़ने समझ.
अध्ययन के निष्कर्ष आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों के दो प्रकार के बीच अंतर करने के लिए बहुचर Cholesky अपघटन विधि का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित. सबसे पहले, यह दिखाया गया है कि आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए कि ऊपर ले जाने के लिए प्राथमिक से मध्य विद्यालय पढ़ने (जैसे, पथ का आकलन एक43, ग43, और ई43, जो आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभाव हैं पर पहली कक्षा से शब्द स्तर पढ़ने कौशल है कि सातवीं कक्षा में पढ़ने की समझ को प्रभावित). दूसरा, यह कैसे अद्वितीय आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों का अनुमान है कि प्रत्येक विशेष ग्रेड में ऑनलाइन आने का अनुमान है (उदा., पथ का आकलन एक33, सी33, और ई33, जो अद्वितीय आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभाव ों पर हैं शब्द स्तर पढ़ने कौशल है कि पहली कक्षा में उठता है).
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Protocol
नीचे दिए गए चरणों में प्राथमिक और मध्य विद्यालय पढ़ने के कौशल के बीच व्यक्तिगत मतभेद अंतर्निहित (ए) आनुवंशिक, (सी) साझा पर्यावरण का अनुमान है, और (ई) गैर साझा पर्यावरणकारकों का उपयोग कर की प्रक्रिया का वर्णन सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम, शब्द प्रोसेसर, और एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (GUI) के साथ सॉफ्टवेयर. इस अध्ययन को फ्लोरिडा राज्य विश्वविद्यालय में संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया है।
1. सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम के लिए डेटा तैयार करना
- एक प्रारूप है कि पसंद के सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम द्वारा पढ़ा जा सकता है में डेटा तैयार. लोकप्रिय सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रमों में शामिल हैं Mx, OpenMx मंच आर में, और MPlus9| Mx .vl या .dat डेटा स्वरूपों में डेटा फ़ाइलों को पढ़ सकता है, किसी भी डेटा स्वरूप में OpenMx, और Mplus में .dat डेटा स्वरूप में। यहाँ प्रदर्शित उदाहरण कार्यक्रम MPlus9में मार डाला है.
नोट: छह बेतरतीब ढंग से चुने गए प्रतिभागियों के लिए .dat प्रारूप में एक नमूना डेटा फ़ाइल पूरक फ़ाइलों में उपलब्ध है। नमूना डेटा संचिका में प्रयुक्त चर इनपुट कोडन फाइल में प्रयुक्त चरों को दर्शाते हैं।
2. सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम में डेटा पढ़ना, स्क्रिप्ट चल रहा है, और प्रभाव का आकलन
- सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम खोलें.
- "फ़ाइल है [आपके कंप्यूटर पर अपने डेटा फ़ाइल के स्थान को सम्मिलित करें]" टाइप करके सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम में पढ़ने के लिए प्रासंगिक डेटा फ़ाइल का पता लगाएँ।
- बहुचर Cholesky अपघटन विधि से आनुवंशिक, साझा पर्यावरण, और गैर साझा पर्यावरण प्रभावों के लिए अनुमान प्राप्त करने के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम के रिबन पर आइकन रन पर क्लिक करें. चार समय अंक के लिए बहुचर Cholesky अपघटन मॉडल के लिए एनोटेट इनपुट स्क्रिप्ट के रूप में के रूप में अच्छी तरह से MPlus का उपयोग कर अपने उत्पादन पूरक कोडिंग फ़ाइलों में पाया जा सकता है.
- एक बार सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम आनुवंशिक, साझा पर्यावरण के लिए अनुमान उत्पन्न करता है, और गैर साझा पर्यावरणीय प्रभावों, पथ के लिए stx11 के तहत उत्पादन फ़ाइल में अनुमान का पता लगाने एक11, पथ के लिए stx21 पथ के लिए एक21, ..., पथसी11 के लिए sty11 , पथ ग21 के लिए sty21, ..., stz11 पथ ई11के लिए , पथ ई21 के लिए stz21, आदि
3. उत्पन्न अनुमानों के साथ एक तालिका बनाना
- शब्द प्रोसेसर खोलें.
- एक वर्ड प्रोसेसर में एक तालिका में उत्पन्न अनुमान की प्रतिलिपि बनाएँ। तालिका को चित्र 3में दर्शाए अनुसार स्वरूप में बनाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, इस स्थिति में, पथों के लिए अनुमान11,21,31, और41 के मान क्रमशः 0.60, 0.24, 0.63, और 0.18 हैं.
चित्रा 3: बहुचर Cholesky अपघटन मॉडलिंग आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों के मानकीकृत पथ अनुमान. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
4. आनुवंशिक, साझा पर्यावरण, और गैर साझा पर्यावरण प्रभावों की साजिश रचने
- GUI के साथ सॉफ़्टवेयर खोलें।
- बनाए गए तालिका से कक्ष F3-F16, G4-G16, H5-H16, और I6-I16 में अनुमान दर्ज करें। GUI के साथ सॉफ़्टवेयर का स्क्रीनशॉट चित्र 4 में दर्शायागया है।
चित्र 4: एक जीयूआई के साथ सॉफ्टवेयर में अनुमान दर्ज. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- आनुवंशिक, साझा पर्यावरण के विचरण की गणना, और गैर साझा पर्यावरणीय प्रभावों की कोशिकाओं F3-F16, G4-G16, H5-H16, और I6-I16 में अनुमानों को स्क्वायर करके. कक्ष J3-J16, K4-K16, L5-L16, और M6-M16 में वर्गमान मान लिखें।
- J3-J16, K4-K16, L5-L16, और M6-M16 में 100 से मान गुणा करके प्रतिशत प्रसरण परिकलित करें। N3-N16, O4-O16, P5-P16, और Q6-Q16 कक्षों में प्रतिशत मान लिखें। चरण 4-3 और 4.4 चित्र 5 में दर्शायागया है।
चित्र 5: चरण 4-3 और 4-4 का उदाहरण। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- उस सीमा की गणना कीजिए जिस तक आनुवंशिक प्रभाव प्राथमिक से मध्य विद्यालय तक (ओवरलैप) करते हैं।
- कक्ष R3 में, "0" लिखें.
- कक्ष R4 में, "$N4" लिखें. यह वह सीमा है जिस पर पहली बार बिंदु से आनुवंशिक प्रभाव दूसरी बार बिंदु तक ले जाते हैं। इस मामले में, यह बालवाड़ी में phoneme विभाजन प्रवाह पर ले जाने किंडरगार्टन में पत्र नामकरण प्रवाह से आनुवंशिक प्रभावों को इंगित करता है.
- कक्ष R5 में, "$ N5+O5" लिखें. यह वह डिग्री है जिसके लिए पहले दो समय अंक से आनुवंशिक प्रभाव तीसरी बार बिंदु पर ले. इस मामले में, यह बालवाड़ी में पत्र नामकरण प्रवाह और बालवाड़ी में phoneme विभाजन प्रवाह से आनुवंशिक प्रभावों को इंगित करता है ग्रेड 1 में शब्द स्तर पढ़ने के कौशल पर ले जाने.
- कक्ष R6 में, "$ N6+O6+P6" लिखें. यह वह सीमा है जिस पर पहले तीन समय बिंदुओं से आनुवंशिक प्रभाव चौथी बार बिंदु तक ले जाते हैं। इस मामले में, यह बालवाड़ी में पत्र नामकरण प्रवाह से आनुवंशिक प्रभावों को इंगित करता है, बालवाड़ी में phoneme विभाजन प्रवाह, और ग्रेड 1 में शब्द स्तर पढ़ने कौशल ग्रेड 7 में समझ पढ़ने के लिए पर ले जाने.
- उस सीमा की गणना कीजिए जिस सीमा तक साझा पर्यावरणीय प्रभाव प्राथमिक से मध्य विद्यालय तक (ओवरलैप) को ले जाते हैं, जितना कि चरण 4.5 में होता है।
- उस सीमा तक की गणना करें जिस तक अद्वितीय आनुवंशिक, साझा पर्यावरणीय, और गैर-साझा पर्यावरणीय कारक प्रत्येक विशेष समय बिंदु (यानी, ग्रेड) पर ऑनलाइन आते हैं।
- कोशिकाओं N3, O4, P5, और Q6 कोशिकाओं S3, S4, S5, और S6 में से प्रतिशत की प्रतिलिपि बनाएँ, हद तक जो अद्वितीय आनुवंशिक कारकों प्रत्येक ग्रेड पर ऑनलाइन आने के लिए प्राप्त करने के लिए.
- कोशिकाओं N8, O9, P10, और Q11 कोशिकाओं U3, U4, U5, और U6 में से प्रतिशत की प्रतिलिपि बनाएँ, हद तक जो अद्वितीय साझा पर्यावरण कारकों प्रत्येक ग्रेड पर ऑनलाइन आते प्राप्त करने के लिए.
- कोशिकाओं N13, O14, P15, और Q16 कोशिकाओं में से प्रतिशत की प्रतिलिपि बनाएँ W3, W4, W5, और W6, सीमा तक जो अद्वितीय गैर साझा पर्यावरणीय कारकों प्रत्येक ग्रेड पर ऑनलाइन आते प्राप्त करने के लिए.
- सभी परिकलन सही हैं यह सुनिश्चित करने के लिए, कक्ष R3-W3, R4-W4, R5-W5, और R6-W6 प्रत्येक में मान 100 तक जोड़ना चाहिए। चरण 4-5-4-7 चित्र 6में दर्शाया गया है।
चित्र 6: चरण 4-5-4.8 का उदाहरण। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- डेटा को हाइलाइट करने के लिए कक्ष R2-R6 और S2-S6 पर माउस को क्लिक करके और खींचकर आनुवंशिक ओवरलैपिंग के साथ-साथ आनुवंशिक अद्वितीय प्रभावों को प्लॉट करें।
- सम्मिलित करें मेनू पर क्लिक करें.
- चार्ट पर क्लिक करें gt; स्टैक्ड स्तंभ.
- साझा पर्यावरण और गैर-साझा पर्यावरण ओवरलैपिंग के साथ-साथ अद्वितीय प्रभावों के लिए चरण 4.9-4.11 दोहराएँ. साझा पर्यावरणीय प्रभावों की साजिश करने के लिए कोशिकाओं T2-T6 और U2-U6 का चयन करें, और गैर-साझा पर्यावरणीय प्रभावों के लिए कोशिकाओं V2-V6 और W2-W6 का चयन करें।
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Representative Results
बहुचर कोलेस्की अपघटन मॉडल से आनुवंशिक, साझा पर्यावरणीय और गैर-साझा पर्यावरणीय प्रभावों के मानकीकृत अनुमानों को चित्र 7 में दर्शायागया है। सामान्य में, परिणाम से पता चला कि बालवाड़ी पूर्व पढ़ने और प्रथम श्रेणी शब्द स्तर पढ़ने कौशल में व्यक्तिगत मतभेद आनुवंशिक के विचरण का एक बड़ा अनुपात के लिए जिम्मेदार (40%) के रूप में अच्छी तरह से साझा पर्यावरण (39%) सातवीं कक्षा पढ़ने की समझ पर प्रभाव. इसके अलावा, परिणाम प्रत्येक ग्रेड में प्रत्येक व्यक्ति पढ़ने कौशल के लिए खेलने में आने वाले अद्वितीय स्रोतों की एक डिग्री के लिए alluded.
चित्र ााालः पूर्ण बहुचर छोलेस्की अपघटन मॉडल जिसमें आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों के मानकीकृत पथ अनुमान हैं. मापा चर आयतों के रूप में चित्रित कर रहे हैं, और एक अंडाकार के रूप में एक गुप्त चर. LNF - बालवाड़ी पत्र नामकरण प्रवाह, PSF - बालवाड़ी phoneme विभाजन प्रवाह, WLRS - पहली कक्षा शब्द स्तर पढ़ने कौशल, आर सी - सातवीं कक्षा पढ़ने समझ. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
जैसा कि चित्र ाहा 8में दर्शाया गया है, ऐसा प्रतीत होता है कि किंडरगार्टन में अक्षर नामकरण प्रवाह (36%), किंडरगार्टन में स्वनिम विभाजन प्रवाह (40%) और सातवीं कक्षा में पढ़ने की समझ (30%) पर अद्वितीय आनुवंशिक प्रभावों (अंधेरे हरे) का एक बड़ा हिस्सा था। इसके विपरीत, शब्द स्तर पढ़ने के कौशल एक कम अद्वितीय आनुवंशिक प्रभावों है कि पहली कक्षा (20%) में उत्पन्न के साथ जुड़े थे. शब्द स्तर पढ़ने के कौशल पर आनुवंशिक प्रभाव ज्यादातर ओवरलैपिंग थे (हल्के हरे) पत्र नामकरण प्रवाह और phoneme विभाजन प्रवाह (40%) पर आनुवंशिक प्रभावों के साथ.
चित्र 8: प्रत्येक पठन कौशल पर अद्वितीय और ओवरलैपिंग आनुवंशिक प्रभावों का प्रतिशत. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
साझा पर्यावरण के प्रभावों पर ध्यान केंद्रित (चित्र 9देखें), परिणाम निहित है कि ओवरलैपिंग (हल्के नीले) साझा पर्यावरण बाल विहार में प्रवाह और phoneme विभाजन प्रवाह नामकरण पत्र प्रभावित (9%). इसी तरह, ओवरलैपिंग साझा पर्यावरण प्रभाव पहली कक्षा में शब्द स्तर पढ़ने के कौशल में परिलक्षित थे (15%) और सातवीं कक्षा में पढ़ने की समझ (39%) कि भी बालवाड़ी पढ़ने के कौशल के साथ साझा किए गए. अद्वितीय साझा पर्यावरण कारकों (अंधेरे नीले) प्रथम श्रेणी शब्द स्तर पढ़ने कौशल (15%) के लिए पाए गए. इन प्रभावों बालवाड़ी में साझा पर्यावरण के प्रभावों से स्वतंत्र थे.
चित्र 9: प्रत्येक पठन कौशल पर अद्वितीय और ओवरलैपिंग साझा पर्यावरणीय प्रभावों का प्रतिशत. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
गैर-साझा पर्यावरणीय प्रभावों के लिए (चित्र 10देखें), परिणामों ने कारकों (हल्के पीले) के बीच बहुत कम ओवरलैप का सुझाव दिया. अधिकांश गैर साझा पर्यावरण प्रभावों प्रत्येक व्यक्तिगत समय बिंदु (यानी, ग्रेड) पर अद्वितीय प्रभाव (अंधेरे पीले) संकेत दिया।
चित्र 10: प्रत्येक पठन कौशल पर अद्वितीय और ओवरलैपिंग गैर-साझा पर्यावरणीय प्रभावों का प्रतिशत. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
प्राथमिक से मध्य विद्यालय तक पठन कौशल में अंतर्निहित आनुवंशिक तथा पर्यावरणीय कारकों का सामान्य निरूपण चित्र 11में दर्शाया गया है। सामान्य तौर पर, यह दिखाया गया था कि पढ़ने के कौशल इस विकासात्मक अवधि में आनुवंशिक और पर्यावरणीय दोनों कारकों से प्रभावित प्रतीत होते हैं।
चित्र 11: प्रत्येक पठन कौशल पर आनुवंशिक, साझा पर्यावरणीय और गैर-साझा पर्यावरणीय प्रभावों का कुल प्रतिशत। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
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Discussion
इस अध्ययन का उद्देश्य यह प्रदर्शित करना था कि व्यवहार आनुवंशिकी के भीतर अच्छी तरह से स्थापित विधि, बहुचर कोलेस्की अपघटन विधि, लौकिक संदर्भ में चरों में संबंधों को समझने के लिए प्रभावी रूप से उपयोग किया जा सकता है। विशेष रूप से, इस विधि हद तक जो अद्वितीय आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों विशेष समय अंक (जैसे, स्कूल ग्रेड) के दौरान उत्पन्न के आकलन की अनुमति देता है, साथ ही कई भर में आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों के ओवरलैप का प्रदर्शन समय अंक.
प्रोटोकॉल में एक महत्वपूर्ण कदम है, जो बहुचर Cholesky अपघटन मॉडल का आकलन है. कभी-कभी, सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम स्क्रिप्ट inputted डेटा के आधार पर मान शुरू करने में समायोजन की आवश्यकता है. शोधकर्ताओं ने विभिन्न प्रारंभिक मूल्यों का उपयोग कर सकते हैं, सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम के उत्पादन द्वारा सुझाव दिया, आनुवंशिक और पर्यावरणीय अनुमान पैदा करने में चिकनी पुनरावृत्ति प्रक्रियाओं को सक्षम करने के लिए.
प्रोटोकॉल में संशोधन (यानी, सांख्यिकीय मॉडलिंग कार्यक्रम स्क्रिप्ट) आवश्यक हो सकता है अगर अव्यक्त चर मापा चर बदल दिया. Mplus में, एक गुप्त चर दो या अधिक मापा चर के साथ एक "BY" बयान का उपयोग कर परिभाषित किया गया है. उदाहरण के लिए, इस एनोटेट इनपुट स्क्रिप्ट में, प्रत्येक जुड़वां के लिए गुप्त चर को अनुभाग में परिभाषित किया गया है "मॉडल:" के रूप में "FLU0 BY nneworf0* nnewnwf0 (3-4);" जुड़वां जोड़ी में पहले जुड़वां के लिए, और "FLU1 BY nneworf1* nnewnwf1 (3-4); एक अन्य संशोधन परिणामों के आलेखी निरूपण को दर्शाता है | वैकल्पिक तकनीकों, जैसे पाइ चार्ट्स का उपयोग करके परिणाम प्लॉट किए जा सकते हैं. स्टैक्ड कॉलम यहाँ इस्तेमाल किया गया क्योंकि यह व्यवहार आनुवंशिकी के क्षेत्र में विशिष्ट दृश्य तकनीक है.
बहुचर Cholesky अपघटन विधि के लिए सीमाएँ हैं। बहुचर Cholesky अपघटन व्यवहार आनुवंशिकी में सोने के मानक विश्लेषण है अगर वहाँ अलग अलग समय अंक पर विभिन्न चर के बीच अनुदैर्घ्य संबंधों में व्यक्तिगत मतभेदों की खोज में रुचि है. यदि इसके बजाय विकास चालित प्रश्नों के परीक्षण में रुचि है जिसका उद्देश्य एकाधिक समय बिंदुओं में एक (एक ही) चर के विकास में अलग-अलग अंतरों की खोज करना है, तो एक सिंप्लेक्स मॉडल (चित्र 12में दर्शाया गया) का उपयोग किया जा सकता है। सिंप्लेक्स मॉडल में, A1, C1, और E1 कारक समय पर मौजूद 1 आंशिक रूप से समय 2 तक जारी रहती है (A1 से A2तक प्रतिगमन पथ , A2 से A3, ..., C1 से C2, ..., आदि), जिस समय नया समय कारक दर्ज कर सकते हैं (अवशिष्ट, लेबल "Res."में चित्र 12).
बहुप्रवर्तक Cholesky अपघटन मॉडल और सिंप्लेक्स मॉडल वास्तव में एक ही विचरण-सहप्रसरण मैट्रिक्स का उत्पादन अगर वहाँ दो समय अंक हैं, लेकिन किसी भी अतिरिक्त समय अंक दो मॉडल अलग. दो से अधिक समय अंक के साथ, एक Cholesky अपघटन विधि सभी समय अंक के बीच अनुमान पैदा करता है. यह संबंधों है कि विकास के रूप में सार्थक नहीं कर रहे हैं के आकलन में परिणाम कर सकते हैं (जैसे, आनुवंशिक और पर्यावरण ीय प्रभाव ग्रेड 1 से ग्रेड 7 पर). दूसरी ओर, सिंप्लेक्स मॉडल उन संबंधों का अनुमान करता है जो विकास से संबंधित हैं (जैसे, ग्रेड 1 से ग्रेड 2, ग्रेड 2 से ग्रेड 3 आदि तक आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभाव)। बाद पैटर्न स्कूल के माध्यम से बच्चों की प्राकृतिक पथ को दर्शाता है, जहां वे एक ग्रेड से अगले करने के लिए प्रगति. सिंप्लेक्स मॉडल का अधिक गहन वर्णन10किया गया है।
चित्र 12: सिंप्लेक्स मॉडल। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
बहुचर Cholesky अपघटन विधि का एक अतिरिक्त सीमा यह है कि जबकि यह आनुवंशिक और पर्यावरणीय प्रभावों के परिमाणीकरण सक्षम बनाता है, यह उन्हें पहचान नहीं है. इसलिए, यह विशेष रूप से निर्धारित नहीं किया जा सकता है जो जीन विश्लेषण में प्रयुक्त चर द्वारा मापा लक्षण को प्रभावित करते हैं. इसी तरह, यह केवल अनुमान लगाया जा सकता है जो विशिष्ट वातावरण साझा पर्यावरण या गैर साझा पर्यावरण प्रभावों के लिए योगदान दिया. वर्तमान अध्ययन में, वहाँ कुछ अनुभवजन्य सबूत के बारे में जो संभावित विशिष्ट वातावरण खेल में हो सकता था. उदाहरण के लिए, प्राथमिक विद्यालय में कक्षा पठन वातावरण को मध्य विद्यालय में पढ़ने की समझ पर देशांतरीय प्रभाव दिखाया गया है (अध्ययन निष्कर्ष इस रिपोर्ट पर आधारित हैं)11. हालांकि, आगे की प्रगति अन्य वातावरण की पहचान करने के लिए अतिरिक्त विश्लेषण पर निर्भर करना चाहिए।
इन सीमाओं के बावजूद, Cholesky अपघटन विधि अनुदैर्घ्य, बहुचर, व्यवहार आनुवंशिक अनुसंधान सवालों के लिए एक लोकप्रिय दृष्टिकोण है. तकनीक कार्यक्रम और हल करने के लिए आसान है. यह समय अंक के बीच आनुवंशिक और पर्यावरणीय संबंधों decomposing में एक अद्वितीय परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है, जिससे प्रभाव है कि समय बिंदु विशेष कर रहे हैं, जबकि उन्हें प्रभाव है कि कई समय अंक भर में ओवरलैप कर रहे हैं से अलग परिमाणात्मक.
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Disclosures
लेखकों को खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है.
Acknowledgments
इस शोध के भाग में राष्ट्रीय बाल स्वास्थ्य और मानव विकास संस्थान (P50 HD052120) से अनुदान द्वारा समर्थित किया गया था. यहां व्यक्त किए गए विचार लेखकों के हैं और न तो उनकी समीक्षा की गई है और न ही अनुदान देने वाली एजेंसियों द्वारा अनुमोदित की गई है।
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Microsoft Office Excel | Microsoft | ||
| Microsoft Office Powerpoint | Microsoft | ||
| Microsoft Office Visio | Microsoft | ||
| Microsoft Office Word | Microsoft | ||
| Mplus Statistical Program | Mplus |
References
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