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知道你的基因，就能知道你长啥样
知道你的基因，就能知道你长啥样知道你的基因，就能知道你长啥样
激进派遗传学家Craig Venter发文宣布其能够通过解析人的遗传序列从而完成对其相貌的预测，成千上万的反对与批评怼起了这位先锋人物。评论家与这篇文章的共同作者都表示这篇文章夸大了基因预测的能力。因此，人们没必要为泄漏自己的基因隐私而感到恐惧。
这篇文章发表在PNAS上，Venter与他的同事们在加利福尼亚圣地亚哥的“人类寿命公司”(Human Longevity, Inc. HLI)工作。这些科学家们收集了1061个人的全基因序列，这些人中各个种族、年龄段的人都有。基因数据库与强大的脸部识别功能相结合，研究人员利用人工智能的计算手段来寻找这些人基因序列中的细微差距，结合着脸部特点进行分析。除了脸部的一些特点，研究人员还收集了这些人的体重、身高、年龄、声音、肤色等数据。
利用这种方法可以准确地预测到从HLI数据中心随机选择的十个人，准确率高达74%。此外，在这篇文章中，作者指出科学家、代理公司和拥有测序技术的相关部门应该更好地保护人们DNA数据，免遭隐私泄露。
但是一些遗传学家在看了这篇文章后都表示，这个研究结论有些言过其实。宾夕法尼亚州立大学的Mark Shriver表示：“我认为这篇文章过度强调基因序列的私密性，因为文章作者无法从DNA水平上对这些人进行区分。而且作者仅仅选取了十个样本进行预测，而且其数据库不是足够大，并且被预测的这十个人，其年龄、性别、种族的差异性都不是特别大。”
为了说明这一点，哥伦比亚大学的计算生物学家Yaniv Erlich 读了这篇文章后专门设计了一个算法，在学习了HLI数据库中的三个人的特征后，就能将预测精度提高了75%。Erlich 先生表示，在不知道其基因数据的情况下，仅仅根据一些已知数据就能将准确度变得那么高。
在PNAS出刊之前，文章也提交给Science过，杂志审稿人Shriver 说：HLI的数据库其实很充分，并且他觉得这个团队利用端粒长度来预测人类寿命这个方法很新奇。但是这篇文章没能说明DNA与区分个人外貌特点的相关性，这与其对外宣称的并不相符。“我认为，人们混淆了其结论的含义。”
HLI表示，这篇文章证明了如果基因组的数据库足够大，运用多重比对的算法，能对人的相貌进行预测。“这让利用基因预测人类相貌拥有了可能性。”HLI的发言人 Heather Kowalski表示。此外HLI觉得从方法上来说，是有一定价值的，但是其也承认，其数据量确实不太够。
Shriver说他和Erlich都在一篇投稿于Science的评论性文章中表达了对这篇颇富争议的文章的看法。但是Science并没有接受这篇文章。随后两人将这篇文章提交给PNAS，PNAS的可以让投稿人指定任何审稿人对其稿件进行审定。这两位科学家都是生物信息隐私保护专家，而这两位选择的审稿人都是一些生物伦理学家。
Jason Piper是一位计算生物学家，同时也在新加坡苹果公司工作。他认为面部识别的那篇文章有些歪曲事实，Piper先生还强调自己由于工作上的利益关系，只能同意这篇文章通过审核。
Piper在Twitter指责了这篇文章的不符实，而且他觉得HLI公司过于注重金钱利益，有垄断人类基因数据库的嫌疑。而HLI回复到：任何人都有评价文章的权利，我们接受Piper的评论。
“我觉得基因隐私固然重要，但是打着基因隐私的幌子来限制信息共享是不对的。为了人类进步，为了获得更多关于基因的解析，共享是很有必要的。”也许我们现在的当务之急是发现一种方法(例如通过加密某些关键片断)来保护基因数据，免遭隐私被侵害。
为了响应这一批评，HLI公司公开声明：HLI理应保护基因隐私免遭侵害，但是还要发展信息的交互，推动科技的进步。此外公司还强调，面部识别的那篇文章主要是为了促进基因解析的进步，而且是在保护基因隐私的基础上。
Erlich所带起的这波话题可能会引起政治人物的关注，从而赋予其不一样的内涵，在政治上人们可能会更多的关注于隐私的保护。“新的法律法规都要有这类文献的支持，而且我们在制定法规时应当先将事实真相搞清楚。
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这篇文章发表在PNAS上，Venter与他的同事们在加利福尼亚圣地亚哥的“人类寿命公司”(Human Longevity, Inc. HLI)工作。这些科学家们收集了1061个人的全基因序列，这些人中各个种族、年龄段的人都有。基因数据库与强大的脸部识别功能相结合，研究人员利用人工智能的计算手段来寻找这些人基因序列中的细微差距，结合着脸部特点进行分析。除了脸部的一些特点，研究人员还收集了这些人的体重、身高、年龄、声音、肤色等数据。
利用这种方法可以准确地预测到从HLI数据中心随机选择的十个人，准确率高达74%。此外，在这篇文章中，作者指出科学家、代理公司和拥有测序技术的相关部门应该更好地保护人们DNA数据，免遭隐私泄露。
但是一些遗传学家在看了这篇文章后都表示，这个研究结论有些言过其实。宾夕法尼亚州立大学的Mark Shriver表示：“我认为这篇文章过度强调基因序列的私密性，因为文章作者无法从DNA水平上对这些人进行区分。而且作者仅仅选取了十个样本进行预测，而且其数据库不是足够大，并且被预测的这十个人，其年龄、性别、种族的差异性都不是特别大。”
为了说明这一点，哥伦比亚大学的计算生物学家Yaniv Erlich 读了这篇文章后专门设计了一个算法，在学习了HLI数据库中的三个人的特征后，就能将预测精度提高了75%。Erlich 先生表示，在不知道其基因数据的情况下，仅仅根据一些已知数据就能将准确度变得那么高。
在PNAS出刊之前，文章也提交给Science过，杂志审稿人Shriver 说：HLI的数据库其实很充分，并且他觉得这个团队利用端粒长度来预测人类寿命这个方法很新奇。但是这篇文章没能说明DNA与区分个人外貌特点的相关性，这与其对外宣称的并不相符。“我认为，人们混淆了其结论的含义。”
HLI表示，这篇文章证明了如果基因组的数据库足够大，运用多重比对的算法，能对人的相貌进行预测。“这让利用基因预测人类相貌拥有了可能性。”HLI的发言人 Heather Kowalski表示。此外HLI觉得从方法上来说，是有一定价值的，但是其也承认，其数据量确实不太够。
Shriver说他和Erlich都在一篇投稿于Science的评论性文章中表达了对这篇颇富争议的文章的看法。但是Science并没有接受这篇文章。随后两人将这篇文章提交给PNAS，PNAS的可以让投稿人指定任何审稿人对其稿件进行审定。这两位科学家都是生物信息隐私保护专家，而这两位选择的审稿人都是一些生物伦理学家。
Jason Piper是一位计算生物学家，同时也在新加坡苹果公司工作。他认为面部识别的那篇文章有些歪曲事实，Piper先生还强调自己由于工作上的利益关系，只能同意这篇文章通过审核。
Piper在Twitter指责了这篇文章的不符实，而且他觉得HLI公司过于注重金钱利益，有垄断人类基因数据库的嫌疑。而HLI回复到：任何人都有评价文章的权利，我们接受Piper的评论。
“我觉得基因隐私固然重要，但是打着基因隐私的幌子来限制信息共享是不对的。为了人类进步，为了获得更多关于基因的解析，共享是很有必要的。”也许我们现在的当务之急是发现一种方法(例如通过加密某些关键片断)来保护基因数据，免遭隐私被侵害。
为了响应这一批评，HLI公司公开声明：HLI理应保护基因隐私免遭侵害，但是还要发展信息的交互，推动科技的进步。此外公司还强调，面部识别的那篇文章主要是为了促进基因解析的进步，而且是在保护基因隐私的基础上。
Erlich所带起的这波话题可能会引起政治人物的关注，从而赋予其不一样的内涵，在政治上人们可能会更多的关注于隐私的保护。“新的法律法规都要有这类文献的支持，而且我们在制定法规时应当先将事实真相搞清楚。
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