Как генетические различия влияют на математические способности?

Варианты гена ROBO1 были связаны с объемом серого вещества в правом теменном кортексе


Вариант гена ROBO1 ассоциирован с ранними анатомическими особенностями в развитии участка мозга, играющего ключевую роль в количественном (численном) представлении. Это может объяснть влияние генетической вариабельности на математические способности у детей.

Полный текст исследования опубликован в журнале PLOS Biology учеными из Института Макса Планка.

Авторы работы обнаружили генетические вариации ROBO1, которые были ассоциированы с серым веществом мозга в правой теменной коре, объем которого, в свою очередь, обладает предиктивным эффектом в отношении успеваемости по математике во втором классе.

Математические способности во многом имеют наследственный характер благодаря нескольким генам, ответственным за развитие мозга. Но как именно эти гены влияют на его развитие? Чтобы ответить на этот вопрос, команда ученых использовала методы генотипирования и нейровизуализации у детей дошкольного возраста без математической подготовки.

Было проанализировано 18 однонуклеотидных полиморфизмов (генетических вариаций, затрагивающих единственную часть гена) в 10 генах, о роли которых в математических способностях сообщалось ранее в научной литературе. Затем оценивалась связь этих полиморфизмов с объемом серого вещества (который в основном представлен телами нейронов) по всему мозгу у 178 детей 3-6 лет с использованием МРТ. В конечном счете были идентифицированы области мозга, которые могли прогнозировать успехи по математике в школе.

Варианты гена ROBO1, регулирующего пренатальный рост вшених слоев нервной ткани мозга, были связаны с объемом серого вещества в правом теменном кортексе. Эта зона является ключевой для количественной репрезентации. Кроме того, объем серого вещества в этой области прогнозировал оценки по математическим тестам у детей 7-9 лет. Авторы работы приходят к выводу, что генетические вариации могут формировать математические способности благодаря влиянию на раннее развитие базовой системы обработки количественных (числовых) данных.

 

Источник: https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3000871

 





Актуальные проблемы

Специализации




Календарь событий:




Вход на сайт