发布时间：2026-10-13 · 技术前沿 · 玖梧供应链
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📋 摘要：国际研究团队汇总全球 46 项研究、逾百万人的基因数据，用全基因组关联分析（GWAS）找出约 1,260 个与「大五人格」相关的基因位点，其中 824 个此前未知。研究同时强调：没有任何单个基因能决定一个人是害羞还是勇敢，基因只解释人与人性格差异的约 4.8%–9.3%，其余取决于环境。研究发表于《Nature》，目前主要意义在研究层面。
▲ 百万人的数据让我们能在「弱信号」里找规律，也提醒基因只是故事的一部分
全基因组关联分析（GWAS）的做法是把大量人的基因组放在一起比对，找出与某个特征相关的差异位点。单个基因对复杂特征的影响通常极弱，只有样本量足够大，才能把这点微弱信号从个体差异的噪声里区分出来。
这项研究的规模因此成了关键：团队汇总了全球 46 项研究，按所研究的性格特征不同，参与人数约在 61.1 万到 114 万之间。所有研究都采集了 DNA 样本，并测量「大五人格」——外向性（开放、爱社交）、宜人性（友善、体贴）、尽责性（有条理、可靠）、神经质（易焦虑或相对平衡）与开放性（好奇、有想象力）。
结果是：团队发现约 1,260 个与性格相关的基因位点，其中 824 个此前未知。数量听起来惊人，但更该被记住的是边界条件——研究明确指出，没有哪单个基因能决定一个人是害羞还是勇敢；基因只解释了人与人之间差异的约 4.8%–9.3%（依特征而定），其余来自环境：成长经历、社交圈与人生经验。
研究还专门回应了「以前这类结论可不可靠」的质疑：这些基因与性格的关联在不同国家的人身上高度一致，年轻人与老年人一致，本人自评与亲友评价也一致。这说明它们是可靠、可推广的关联，而非某一项研究里的巧合。此外，性格相关的基因变异与教育、收入、认知能力的关联很弱甚至不成立——这与一些人「基因为王」的直觉相反。
一是大队列研究拼的是「规范的样本与元数据」。要在弱信号里找规律，样本量、样本质量，以及问卷/表型等元数据的规范程度，都直接决定结论可信度；样本采集、保存与前处理的一致性，决定不同研究的数据能否被合并分析。
二是基因数据的伦理要写进设计里。数据规模越大，越涉及如何负责任地处理基因信息与知情同意，这是研究方案的一环，而不是事后补充。
三是采购视角看「一致性」。这类研究对样本管、冻存耗材与核酸提取试剂的一致性要求很高：批次不稳，弱信号就可能被引入的波动淹没。选品时把批次稳定性与供应连续性放在更靠前的位置。相关品类可在产品中心按需查看。
Q1：这项研究能用来预测一个人的性格吗？
A：不能。研究作者明确强调，单个基因的影响力太小，无法据此开发出预测个人性格的基因检测。这类结论目前不能用于个体预测。
Q2：那性格到底有多少由基因决定？
A：在这项研究中，基因只解释了人与人之间差异的约 4.8%–9.3%（依具体性状而定），其余来自环境——成长、社交圈与人生经历。没有哪个单基因起决定作用。
Q3：这项研究现在有什么用？
A：现阶段主要是研究意义：帮助理解性格如何发展、基因与环境如何相互作用；长期可能有助于理解性格与健康（包括心理健康）的关联。要用到实践中，还需要更多研究，并考虑基因数据的伦理处理。
Q4：这类消息对实验室采购有影响吗？
A：短期没有直接影响。值得留意的是，大队列研究对样本管、冻存耗材与核酸提取试剂的批次一致性要求很高，弱信号更容易被批次波动干扰，选品时优先看批次稳定性与供货连续性。
编译与二次加工来源：analytica-world（原研究发表于《Nature》）（2026-10-12），原文链接：https://www.analytica-world.com/en/news/1190057/genes-or-environment-which-has-the-greater-influence-on-who-we-are.html。
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