Тұқымдық өзгешеліктің фенотиптік өзгешелікке әсерін бағалау

Кіріспе

Қасиеттің фенотиптік өзгеруіне генетикалық өзгерістің әсерін бағалау

Тұқым қуалаушылық – өсіру және генетика салаларында қолданылатын статистикалық көрсеткіш, ол белгілі бір популяциядағы жеке тұлғалар арасындағы генетикалық айырмашылықтарға байланысты, сол популяциядағы фенотиптік қасиеттің қаншалықты өзгеретінін бағалайды. Тұқым қуалаушылық тұжырымдамасын мынадай сұрақ арқылы түсіндіруге болады: "Белгілі бір қасиеттің популяция ішіндегі өзгеруінің қандай үлесі қоршаған орта немесе жай ғана кездейсоқтықпен түсіндірілмейді?" Қасиеттің өлшенген өзгеруіне әсер ететін басқа факторлар қоршаған орта факторлары деп сипатталады, оның ішінде байқау қателіктері де бар. Адамдарды зерттеуде тұқым қуалаушылыққа қатысты факторлар көбінесе "ортақ орта" және "ерекше орта" факторларына бөлінеді, бұл олардың бір үйдің ішінде өскен адамдардың бір-біріне қаншалықты ұқсас немесе ұқсамайтындығына байланысты болады. Тұқым қуалаушылық популяциядағы туысқандар арасындағы жеке фенотиптік өзгерулерді салыстыру және жеке фенотип пен генотип деректері арасындағы байланысты зерттеу арқылы бағаланады. Мінез-құлық генетиктері гендер мен ортаның мінез-құлық қасиеттеріне жеке және қосымша түрде әсер етеді деген болжамға негізделген тұқым қуалаушылық талдауларын жүргізеді.

Шолу

Тұқым қуалаушылық – генетикалық вариацияға байланысты фенотиптік вариацияның үлесін өлшейтін шама. Бұл жеке фенотиптің осы үлесі генетикамен шартталған дегенді білдірмейді. Мысалы, егер тұлғалық қасиеттердің тұқым қуалаушылығы шамамен 0,6 болса, онда сіздің тұлғаңыздың 60% ата-анаңыздан, ал 40% қоршаған ортадан мұра болды деу дұрыс емес. Сонымен қатар, тұқым қуалаушылық генетикалық өзгерістер болмаса да өзгеруі мүмкін, мысалы, қоршаған орта вариацияға үлкен үлес қоса бастағанда. Мысалы, гендер де, қоршаған орта да интеллектке әсер етуі мүмкін. Егер генетикалық вариация артса, тұқым қуалаушылықтың артуы мүмкін, бұл адамдардың әртүрлі интеллект деңгейлерін көрсетуі сияқты, фенотиптік вариацияның көбеюіне әкеледі. Екінші жағынан, егер қоршаған ортаның вариациясы төмендесе, тұқым қуалаушылық та артуы мүмкін, бұл адамдардың ұқсас интеллект деңгейлерін көрсетуі сияқты, фенотиптік вариацияның азаюына себеп болады. Тұқым қуалаушылық генетика вариацияға үлкен үлес қосса немесе генетикалық емес факторлар аз үлес қосса артады; маңыздысы салыстырмалы үлес. Тұқым қуалаушылық белгілі бір популяцияға және белгілі бір ортаға тән. Сәйкесінше, белгінің жоғары тұқым қуалаушылығы оның қоршаған ортаның әсеріне төмен сезімталдығын білдірмейді. Тұқым қуалаушылық қоршаған ортаның өзгеруіне, көші-қонға, туысқандыққа немесе зерттеліп отырған популяцияда тұқым қуалаушылықтың өлшену тәсіліне байланысты да өзгеруі мүмкін. Фенотиптің қоршаған ортаға тәуелділігінің дәрежесі де қатысты гендердің функциясы болуы мүмкін. Тұқым қуалаушылық мәселелері күрделі, себебі гендер фенотипті шектеуге қабілетті, оның барлық ортада көрінуін анықтайды. Бірдей генотипті адамдар фенотиптік пластикалық деп аталатын механизм арқылы әртүрлі фенотиптерді көрсетуі мүмкін, бұл кейбір жағдайларда тұқым қуалаушылықты өлшеуді қиындатады. Молекулалық биологияның соңғы жаңалықтары қоршаған ортаның өзгеруімен байланысты жеке гендердің транскрипциялық белсенділігіндегі өзгерістерді анықтады. Дегенмен, транскрипциясы қоршаған ортадан әсер етпейтін көптеген гендер бар. Тұқым қуалаушылықты бағалау үшін статистикалық талдаулар жеке адамдар арасындағы айырмашылықтардың себептерін анықтауға көмектеседі. Тұқым қуалаушылық вариациямен байланысты болғандықтан, ол міндетті түрде популяциядағы жеке тұлғалар арасындағы айырмашылықтардың есебі болып табылады. Тұқым қуалаушылық унивариатты – бір белгіні зерттеуге немесе мультивариатты – бірнеше белгілердің генетикалық және қоршаған орталық байланыстарын бір уақытта зерттеуге бағытталған болуы мүмкін. Бұл әртүрлі фенотиптер арасындағы генетикалық жапсырысты тексеруге мүмкіндік береді: мысалы, шаштың түсі мен көздің түсі. Қоршаған орта мен генетика да өзара әрекеттесуі мүмкін, ал тұқым қуалаушылықты талдау осы өзара әрекеттесулерді (GxE модельдері) тексеруге және зерттеуге мүмкіндік береді. Тұқым қуалаушылықты талдаудың алғышарты – популяцияда белгілі бір вариацияның болуы. Бұл соңғы тұжырым тұқым қуалаушылықтың популяцияда өзгермейтін факторлардың әсерін ескере алмайтынын көрсетеді. Факторлар өзгермейтін болуы мүмкін, егер олар популяцияда болмаса және жоқ болса, мысалы, ешкімнің белгілі бір антибиотикке қол жеткізе алмауы, немесе олар барлық жерде болғандықтан, мысалы, егер барлығы кофе ішсе. Іс жүзінде барлық адамдық мінез-құлық белгілері әр түрлі және барлық дерлік белгілерде қандай да бір тұқым қуалаушылық байқалады.

Heritability measures the fraction of phenotype variability that can be attributed to genetic variation. This is not the same as saying that this fraction of an individual phenotype is caused by genetics. For example, it is incorrect to say that since the heritability of personality traits is about 0.6, that means that 60% of your personality is inherited from your parents and 40% comes from the environment. In addition, heritability can change without any genetic change occurring, such as when the environment starts contributing to more variation. As a case in point, consider that both genes and environment have the potential to influence intelligence. Heritability could increase if genetic variation increases, causing individuals to show more phenotypic variation, like showing different levels of intelligence. On the other hand, heritability might also increase if the environmental variation decreases, causing individuals to show less phenotypic variation, like showing more similar levels of intelligence. Heritability increases when genetics are contributing more variation or because non genetic factors are contributing less variation; what matters is the relative contribution. Heritability is specific to a particular population in a particular environment. High heritability of a trait, consequently, does not necessarily mean that the trait is not very susceptible to environmental influences. Heritability can also change as a result of changes in the environment, migration, inbreeding, or the way in which heritability itself is measured in the population under study. The extent of dependence of phenotype on environment can also be a function of the genes involved. Matters of heritability are complicated because genes may canalize a phenotype, making its expression almost inevitable in all occurring environments. Individuals with the same genotype can also exhibit different phenotypes through a mechanism called phenotypic plasticity, which makes heritability difficult to measure in some cases. Recent insights in molecular biology have identified changes in transcriptional activity of individual genes associated with environmental changes. However, there are a large number of genes whose transcription is not affected by the environment. Estimates of heritability use statistical analyses to help to identify the causes of differences between individuals. Since heritability is concerned with variance, it is necessarily an account of the differences between individuals in a population. Heritability can be univariate – examining a single trait – or multivariate – examining the genetic and environmental associations between multiple traits at once. This allows a test of the genetic overlap between different phenotypes: for instance hair color and eye color. Environment and genetics may also interact, and heritability analyses can test for and examine these interactions (GxE models). A prerequisite for heritability analyses is that there is some population variation to account for. This last point highlights the fact that heritability cannot take into account the effect of factors which are invariant in the population. Factors may be invariant if they are absent and do not exist in the population, such as no one having access to a particular antibiotic, or because they are omni present, like if everyone is drinking coffee. In practice, all human behavioral traits vary and almost all traits show some heritability.

Қорытындылар

Адам қасиеттерінің жалпы тұқым қуалайтындығын бағалау эпистаздың жоқтығын қарастырады, бұл "қосымшалық қағидасы" деп аталады. Кейбір зерттеушілер белгілі генетикалық орындармен түсіндірілмейтін "жоғалған тұқым қуалайтындық" бар екенін көрсету үшін мұндай бағалауларды келтіргенімен, қосымшалық қағидасы осы бағалауларды дұрыс емес етуі мүмкін. Сонымен қатар, жасөспірімдердің интеллектуалдық қабілеттері мен оқу жетістіктерін зерттеудегі мінез-құлық генетикасының эмпирикалық зерттеулері қосымшалық қағидасының жиі бұзылатынын көрсетеді.

Тұқым қуалаушылықты бағалау

Тек P-ні тікелей байқауға немесе өлшеуге болатындықтан, тұқым қуалаушылықты генетикалық немесе орталық ұқсастығы әртүрлі субъектілерде байқалған ұқсастықтардан бағалау қажет. Тұқым қуалаушылықтың генетикалық және орталық компоненттерін бағалауға қажетті статистикалық талдаулар сынаманың сипаттамаларына байланысты. Қысқасы, алыс туысқан (демек, аз ұқсас) субъектілерге қарағанда, егіздер, бауырлар, ата-аналар және ұрпақтар сияқты генетикалық байланыстың әртүрлі деңгейлері бар адамдардан алынған деректерді пайдалану арқылы жақсы бағалаулар алынады. Үлкен сынама көлемімен тұқым қуалаушылықты бағалаудың қатесі жақсарады. Адам емес популяцияларда ақпаратты бақылаулы түрде жинау көбінесе мүмкін. Мысалы, шаруашылық жануарларында бұқаның көптеген сиырлардан ұрпақ алуына және ортаны бақылауға оңай болады. Мұндай тәжірибелік бақылау адамдар туралы деректерді жинағанда әдетте мүмкін емес, ол табиғи қарым-қатынастар мен ортаға сүйенеді. Классикалық сандық генетикада тұқым қуалаушылықты бағалауға қатысты екі түрлі ой-пікір болды. Бір мектепті Чикаго университетінде Сеуолл Райт дамытты, ал одан кейін Ц.С. Ли (Чикаго университеті) және Дж.Л. Луш (Айова штатының университеті) танымал етті. Ол корреляцияны талдауға және, дедукция бойынша, регрессияға негізделген. Сеуолл Райт тұқым қуалаушылықты бағалау әдісі ретінде Жолдық талдауды (Path Analysis) дамытты. Екіншісі бастапқыда Р.А. Фишер дамытқан және Эдинбург университетінде, Айова штатының университетінде және Солтүстік Каролина штатының университетінде, сондай-ақ басқа да оқу орындарында кеңейтілген. Ол туыстардың ішкі класс корреляциясын пайдалана отырып, селекциялық зерттеулердің дисперсиясын талдауға негізделген. Бұл талдауларда ANOVA-дан алынған дисперсия компоненттерін (осылайша, тұқым қуалаушылықты) бағалаудың әртүрлі әдістері қолданылады. Бүгінде тұқым қуалаушылықты жалпы педигрилерді пайдалану арқылы сызықтық аралас модельдермен және генетикалық маркерлерден бағаланған геномдық туыстықтан бағалауға болады. Адамның тұқым қуалаушылығын зерттеулер көбінесе қабылдау зерттеулерін қолданады, көбінесе өмірінің басында бөлініп, әртүрлі ортада өскен бірдей егіздермен. Мұндай адамдардың генотиптері бірдей және генотип пен ортаның әсерін ажырату үшін қолданылуы мүмкін. Бұл жобаның шектеуі - жалпы туа біткен орта және бөлек өсірілген егіздердің салыстырмалы түрде аз саны. Екінші және көбірек қолданылатын жоба - егіздерді зерттеу, онда тұқым қуалаушылықты бағалау үшін бірдей және әртүрлі егіздердің ұқсастығы қолданылады. Бұл зерттеулер бірдей егіздердің генетикалық жағынан толық бірдей емес екендігімен шектелуі мүмкін, бұл тұқым қуалаушылықты төмен бағалауға әкелуі мүмкін. Байқау зерттеулерінде немесе эвокативтік әсерлерге байланысты (геном оларға әсер ету арқылы ортаны шақыратын жағдайда) G және E ковариациялануы мүмкін: ген-ортаның өзара байланысы. Тұқым қуалаушылықты бағалау үшін қолданылатын әдістерге байланысты генетикалық факторлар мен ортақ немесе ерекше орта арасындағы корреляция тұқым қуалаушылықпен шатастырылуы мүмкін немесе шатастырылмауы мүмкін.

Since only P can be observed or measured directly, heritability must be estimated from the similarities observed in subjects varying in their level of genetic or environmental similarity. The statistical analyses required to estimate the genetic and environmental components of variance depend on the sample characteristics. Briefly, better estimates are obtained using data from individuals with widely varying levels of genetic relationship such as twins, siblings, parents and offspring, rather than from more distantly related (and therefore less similar) subjects. The standard error for heritability estimates is improved with large sample sizes. In non human populations it is often possible to collect information in a controlled way. For example, among farm animals it is easy to arrange for a bull to produce offspring from a large number of cows and to control environments. Such experimental control is generally not possible when gathering human data, relying on naturally occurring relationships and environments. In classical quantitative genetics, there were two schools of thought regarding estimation of heritability. One school of thought was developed by Sewall Wright at The University of Chicago, and further popularized by C. C. Li (University of Chicago) and J. L. Lush (Iowa State University). It is based on the analysis of correlations and, by extension, regression. Path Analysis was developed by Sewall Wright as a way of estimating heritability. The second was originally developed by R. A. Fisher and expanded at The University of Edinburgh, Iowa State University, and North Carolina State University, as well as other schools. It is based on the analysis of variance of breeding studies, using the intraclass correlation of relatives. Various methods of estimating components of variance (and, hence, heritability) from ANOVA are used in these analyses. Today, heritability can be estimated from general pedigrees using linear mixed models and from genomic relatedness estimated from genetic markers. Studies of human heritability often utilize adoption study designs, often with identical twins who have been separated early in life and raised in different environments. Such individuals have identical genotypes and can be used to separate the effects of genotype and environment. A limit of this design is the common prenatal environment and the relatively low numbers of twins reared apart. A second and more common design is the twin study in which the similarity of identical and fraternal twins is used to estimate heritability. These studies can be limited by the fact that identical twins are not completely genetically identical, potentially resulting in an underestimation of heritability. In observational studies, or because of evocative effects (where a genome evokes environments by its effect on them), G and E may covary: gene environment correlation. Depending on the methods used to estimate heritability, correlations between genetic factors and shared or non shared environments may or may not be confounded with heritability.

Регрессиялық/корреляциялық бағалау әдістері

Тұқым қуалаушылықты бағалау үшін регрессия және корреляция қолданылатын бағалаудың алғашқы әдісі – осы.

Ата-аналар-балалар регрессиясы

Тұқым қуалаушылықты ата-ана мен ұрпақтың қасиеттерін салыстыру арқылы бағалауға болады (2-суретте көрсетілгендей). Сызықтың еңістігі (0,57) ата-аналардың орташа қасиеттеріне қатысты ұрпақ мәндерінің регрессиясы арқылы қасиеттің тұқым қуалаушылығын шамамен анықтайды. Егер тек бір ата-ананың мәні қолданылса, тұқым қуалаушылық еңістіктің екі есесіне тең болады. (Осыдан "регрессия" термині пайда болған, себебі ұрпақ мәндері әрқашан популяцияның орташа мәніне қарай регрессиялайды, яғни еңіс әрқашан бірден кем болады). Бұл регрессиялық эффект DeFries-Fulker әдісінің, бір мүшесі ауруға шалданған егіздерді талдау үшін қолданылуының негізі болып табылады.

Бауырластарды салыстыру

Тұқым қуалаушылыққа толық бауырлардың үлгілерін пайдалану арқылы қарапайым тәсіл қолдануға болады: бір биологиялық анасы мен әкесі бар бауырлар арасындағы ұқсастықты салыстыру. Егер тек аддитивті гендік әрекет болса, онда осы бауырлардың фенотиптік корреляциясы таныстық индексі болып табылады – аддитивті генетикалық дисперсияның жартысының қосындысы және ортақ ортаның толық әсері. Осылайша, ол толық бауырлардың фенотиптік корреляциясының екі еселенген мәнінен аспайтын аддитивті тұқым қуалаушылықтың жоғарғы шегін белгілейді. Жартылай бауырлардың үлгілері бір ата-анасы бар бауырлардың фенотиптік белгілерін басқа бауырлар тобымен салыстырады.

Түйеленушілерді зерттеу

Адамдардағы қасиеттердің тұқым қуалау деңгейі көбінесе егіздердің ұқсастығын салыстыру арқылы бағаланады. "Егіздерді зерттеудің артықшылығы, жалпы дисперсияны генетикалық, ортақ орталық және бірегей орталық компоненттерге бөлуге мүмкіндік береді, бұл тұқым қуалау деңгейін дәл бағалауға ықпал етеді". Бауырлас немесе дизиготалық (DZ) егіздер орташа есеппен гендерінің жартысын бөліседі (егер бұл қасиет үшін таңдаулы жұптасу болмаса), сондықтан бірдей немесе монозиготалық (MZ) егіздер орташа есеппен DZ егіздеріне қарағанда екі есе көп генетикалық ұқсастыққа ие. Олай болса, тұқым қуалау деңгейінің шамамен алғашқы бағасы – MZ және DZ егіздері арасындағы корреляцияның екі еселенген айырмасы, яғни Фальконер формуласы H2=2(r(MZ) – r(DZ)). Ортақ ортаның әсері, c2, бауырластардың ұқсастығына ортақ ортаның әсері арқылы ықпал етеді. Ортақ ортаны DZ корреляциясы, тұқым қуалау деңгейінің жартысынан кеміту арқылы шамамен анықтауға болады, бұл DZ егіздерінің бірдей гендерді бөлісетін деңгейін көрсетеді, c2=DZ – 1/2h2. Бірегей орталық дисперсия, e2, бірге өскен бірдей егіздердің өзара айырмашылық дәрежесін көрсетеді, e2=1 – r(MZ).

Диапазонды бағалау әдістерін талдау

Тұқым қуалаушылықты бағалау әдістерінің екінші тобы ANOVA және дисперсия компоненттерін бағалауды қамтиды.

Негізгі үлгі

Біз Кемпторнның негізгі талқылауын пайдаланамыз.

Сызықтық аралас модельдер

Әдебиетте сызықтық аралас модельдерді қолданатын алуан түрлі тәсілдер сипатталған. Осы әдістер арқылы фенотиптік дисперсия генетикалық, қоршаған орта және тәжірибелік жоспарлау дисперсияларына бөлінеді, осылайша мұрагерлік коэффициентін бағалау мүмкін болады. Қоршаған ортаның дисперсиясын кең ауқымды ортада жекелеген организмдерді зерттеу арқылы нақты модельдеуге болады. Алайда, фенотиптік және қоршаған ортаның дисперсиясынан генетикалық дисперсияны анықтау, белгіге әсер ететін қоршаған орта факторларының толық спектрін анықтаудағы қиындықтарға байланысты мұрагерлік коэффициентін төмен бағалауға алып келуі мүмкін. Мұрагерлік коэффициентін есептеудің басқа әдістері геномдық масштабтағы ассоциациялық зерттеулерден алынған деректерді пайдаланып, генетикалық факторлардың белгіге тигізетін әсерін бағалайды, бұл генетикалық локустардың (әдетте, жалғыз нуклеотидтік полиморфизмдер) белгіге тигізетін ықпалы мен жиілігі арқылы көрінеді. Бұл да мұрагерлік коэффициентін төмендетуі мүмкін. Осындай қарама-қайшылық "жоғалған мұрагерлік" деп аталады және мұрагерлік модельдерінде генетикалық және қоршаған ортаның дисперсиясын дәл модельдеудің қиындығын көрсетеді. Егер үлкен және күрделі шежірелік немесе басқа жоғарыда аталған деректердің түрі қолжетімді болса, мұрагерлік коэффициенті мен басқа сандық генетикалық параметрлерді шектелген максималды ықтималдық (REML) немесе Байес әдістерімен бағалауға болады. Жалпы деректерде әрбір жеке тұлға үшін үш немесе одан көп дерек нүктесі болады: әкесінің коды, анасының коды және бір немесе бірнеше белгінің мәні. Әртүрлі белгілер әртүрлі белгілерге немесе әртүрлі өлшеу уақытына қатысты болуы мүмкін. Қазіргі танымал әдістеме әке мен ананың сәйкестігіне жоғары деңгейде сенімділікке негізделген; әкенің сәйкестігін ықтималдық тұрғысынан қарастыру жиі кездеспейді. Бұл көбінесе мәселе тудырмайды, себебі бұл әдістеме сирек жабайы популяцияларға қолданылады (бірақ бірнеше жабайы егіздер мен құстар популяцияларында қолданылған), ал селекциялық бағдарламаларда әкелердің сәйкестігі жоғары дәрежеде сенімділікпен белгілі. Әкелікке қатысты белгісіздікті ескеретін алгоритмдер де бар. Шежіреліктерді Pedigree Viewer сияқты бағдарламалар арқылы қарастыруға және ASReml, VCE, WOMBAT, MCMCglmm (R ортасында) немесе BLUPF90 бағдарламалар отбасымен талдауға болады. Шежірелік модельдері кері себептілік, аналық әсерлер (мысалы, ұрықтық орта), генетикалық доминанттық, ортақ орта және аналық ген әсерлері сияқты бұрмалаушылықтарды жоюға көмектеседі.

A wide variety of approaches using linear mixed models have been reported in literature. Via these methods, phenotypic variance is partitioned into genetic, environmental and experimental design variances to estimate heritability. Environmental variance can be explicitly modeled by studying individuals across a broad range of environments, although inference of genetic variance from phenotypic and environmental variance may lead to underestimation of heritability due to the challenge of capturing the full range of environmental influence affecting a trait. Other methods for calculating heritability use data from genome wide association studies to estimate the influence on a trait by genetic factors, which is reflected by the rate and influence of putatively associated genetic loci (usually single nucleotide polymorphisms) on the trait. This can lead to underestimation of heritability, however. This discrepancy is referred to as "missing heritability" and reflects the challenge of accurately modeling both genetic and environmental variance in heritability models. When a large, complex pedigree or another aforementioned type of data is available, heritability and other quantitative genetic parameters can be estimated by restricted maximum likelihood (REML) or Bayesian methods. The raw data will usually have three or more data points for each individual: a code for the sire, a code for the dam and one or several trait values. Different trait values may be for different traits or for different time points of measurement. The currently popular methodology relies on high degrees of certainty over the identities of the sire and dam; it is not common to treat the sire identity probabilistically. This is not usually a problem, since the methodology is rarely applied to wild populations (although it has been used for several wild ungulate and bird populations), and sires are invariably known with a very high degree of certainty in breeding programmes. There are also algorithms that account for uncertain paternity. The pedigrees can be viewed using programs such as Pedigree Viewer , and analyzed with programs such as ASReml, VCE , WOMBAT , MCMCglmm within the R environment or the BLUPF90 family of programs
Pedigree models are helpful for untangling confounds such as reverse causality, maternal effects such as the prenatal environment, and confounding of genetic dominance, shared environment, and maternal gene effects.

Геномдық тұқым қуалаушылық

Геномдық деңгейдегі генотиптік деректер мен үлкен популяциялық үлгілердегі фенотиптер қол жетімді болғанда, адамдар арасындағы туыстық байланысты генотиптеріне сүйене отырып бағалауға болады және генетикалық маркерлермен түсіндірілетін дисперсияны бағалау үшін сызықтық аралас модельді қолдануға болады. Бұл, жиі кездесетін генетикалық варианттар арқылы анықталатын геномдық тұқым қуалаушылықтың шамасын береді. Аллельдің жиілігі мен байланыс тепе-теңдігін ескере отырып, әртүрлі түзетулер жасайтын бірнеше әдістер бар. Атап айтқанда, Жоғары Анықтықтағы Ықтималдық (HDL) деп аталатын әдіс геномдық тұқым қуалаушылықты тек GWAS қорытынды статистикасын пайдалану арқылы бағалай алады, бұл әртүрлі GWAS мета-талдауларындағы үлкен үлгі көлемін қосуды жеңілдетеді.

Даулар

Стивен Роуз, Джей Джозеф және Ричард Бенталл сияқты тұқым қуалаушылық бағалауларының көрнекті сыншылары, көбінесе мінез-құлық ғылымдары мен әлеуметтік ғылымдардағы тұқым қуалаушылық бағалауларына назар аударады. Бенталл мұндай тұқым қуалаушылық көрсеткіштері, әдетте, жоғары сандық мәндер алу үшін интуицияға қайшы есептеледі, тұқым қуалаушылық генетикалық детерминизм ретінде қате түсіндіріледі және бұл күмәндік басқа факторлардан назарды аударады, зерттеушілер себепті маңызды деп тапқан, мысалы, балалық шақтағы зорлық-зомбылықтың кейінгі психозға әкелуі. Тұқым қуалаушылық бағалауларының өзі шектеулі, өйткені олар зерттеліп отырған белгінің дамуында гендер мен ортаның үлкен рөл атқаратыны туралы ешқандай ақпарат бермейді. Осы себепті Дэвид Мур және Дэвид Шенк мінез-құлық генетикасы контекстінде "тұқым қуалаушылық" терминін "ғылым тарихындағы ең жаңылыстыратын ұғымдардың бірі" деп сипаттап, оның тек өте сирек жағдайларда ғана құндылығы бар деп мәлімдейді. Кешенді адамдық белгілерді зерттегенде, гендер мен ортаның салыстырмалы үлесін анықтау үшін тұқым қуалаушылық талдауын қолдану мүмкін емес, себебі мұндай белгілер бірнеше өзара әрекеттесетін себептердің нәтижесінде пайда болады. Атап айтқанда, Фельдман мен Левонтин тұқым қуалаушылықтың өзі ортаның өзгеруінің функциясы екенін атап көрсетеді. Дегенмен, кейбір зерттеушілер оларды ажыратуға болатынын айтады. Тұқым қуалаушылық бағалауларына қатысты дау, көбінесе олардың егіздер зерттеулеріне негізделгендігіне байланысты. Молекулалық генетикалық зерттеулердің мұндай популяциялық генетикалық зерттеулердің қорытындыларын растаудағы сәттіліксіздігі – бұл "тұқым қуалаушылықтың жоғалуы" мәселесі. Гендер мен мінез-құлық арасындағы байланысты қалай түсіндіруге болатыны әлі де толыққанды анық емес. Түркгеймердің пікірінше, гендер де, орта да тұқым қуалай алады, генетикалық үлес ортаға байланысты өзгереді, ал тұқым қуалаушылыққа назар аудару басқа маңызды факторлардан назарды аударады. Бірақ, тұтастай алғанда, тұқым қуалаушылық – кеңінен қолданылатын ұғым.