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#臺灣人體生物資料庫
為什麼有人年紀輕輕就中風，卻也有人熬夜加菸酒依然跑跳？🤔 因為每個人的健康狀況，是基因加上生活型態與環境因子長期綜合的結果。
如果可以透過數據分析，依據不同基因與族群給予適合治療，就有機會做到精準醫療。「臺灣人體生物資料庫」結合了專屬臺灣人的生活習慣、環境因子與生物標幟等大數據，是精準醫療的基礎建設。
《研之有物》專訪中研院生醫所李德章博士，他同時也是Taiwan Biobank主持人，一起來看看他怎麼說👇
https://research.sinica.edu.tw/taiwan-biobank-2021/
中央研究院 Academia Sinica
#國際醫師節
#精準醫療
#精準健康
今年 5 月 16 日，川普以行政命令對中國通訊巨擘、同時也是全球最大電信裝置製造商「華為」進行出口管制。當時不少媒體揣測川普此舉是為了阻礙中國5G技術的進展，一時之間，各國對於5G技術的掌握以及在5G技術產業鏈上的位置成為某種測量該國科技實力、甚或整體國力的另類指標，中國主要的社群網站「微博」更是掀起一波支持華為的浪潮，不少中國網民認為這證實了華為的科技實力達到了足以對美國構成威脅的程度，是中國人的驕傲。這是一個我們經常習焉不察的問題，為什麼一個國家的科技發展程度，經常被我們想像成這個國家的社會發展程度的表徵？另一個問題是，科技產業百百種，為什麼我們講到「科技發展」，卻往往只看特定產業？
中央研究院社會學研究所的楊智元老師，在本週要討論的正是「#社會科技想像」的議題，智元老師以每次大選都會被炒作的「#能源政治」作為例子，他指出臺灣媒體與政策論述上對於「缺電」有幾近於偏執迷戀的現象，每年一到夏天就出現的缺電論述，讓人們忘記深究：「缺電」到底指的是什麼意思？事實上，「缺電」可以是常態性的電網調度問題，其實很少時候是指大眾所恐懼的「斷電」。但是這些讓大眾陷入「斷電」以及「未來台灣的電一定越來越不夠用」的恐懼想像的論述，深深影響了近年來台灣在能源政策議題的公眾討論方向。請跟著智元老師本週的精彩好文，一起來反思台灣的社會科技想像。
https://twstreetcorner.org/2019/07/16/yangchihyuan/
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許多讀者可能會疑惑，有些科技議題的知識進入門檻似乎很高，一般民眾真的也能參與討論或決策嗎？關於這個問題，小編推薦有興趣的讀者可以參見《臺灣社會學刊》第64期中的一篇論文〈缺席的多元公眾：Taiwan Biobank的建置、爭議與科學治理〉（作者為李宛儒與蔡友月）。
https://www.tsatw.org.tw/page.php?menu_id=82&new_id=2946（網頁內有全文下載連結）
這篇論文是用人體生物資料庫的建立作為例子，兩位作者詳細檢視與比較了台灣與其他國家的建置過程，她們發現「科學的公眾想像」很深刻地影響了科學家或科學菁英是否能納入公眾意見，而台灣的科學菁英在面對爭議時，很常停留在「欠缺模式」的公眾想像（公眾對於科學與科技的認識不足、甚至是不理性的），這也造成了台灣的人體生物資料庫建置過程未能納入多元公眾的聲音。
演化學專家如是說
相關不等同因果
下結論時要謹慎😌
【不管樣本再多，也不能直接用相關推斷因果】
最近幾年，英國的人類醫學資料庫「UK Biobank」，已經蒐集超過 50 萬人的遺傳健康資訊。如此龐大的資料庫，成為研究者的寶庫，去年超過 250 篇論文取材於此。
《米田堡讓阿美族運動一級棒？遺傳影響表現，莫過度解讀》
http://neanderthaldna.pixnet.net/blog/post/218235750
本期的 Science，特別用 2 篇文章介紹 UK Biobank 的發展與貢獻，各位有興趣的話可以自己閱讀。有些研究我有寫過，像是尼安德塔人對現代人的影響，造成紅髮的基因等等。
至今一路成功的 UK Biobank，可想而知，受到的吹捧會愈來愈多，台灣的商業周刊遲早也會加入。然而，即使生醫資料庫前所未見的龐大，而且愈長愈大，這類研究的限制仍不會變。
一句老話：
「相關不等於因果（correlation does not imply causation）」。
不管樣本數是多是少，這類研究的策略，都是去比較不同樣本間的遺傳差異，試圖抓到某特徵與遺傳之間的關係。
常常可以發現，兩件事之間有「相關性」，但是看似有關，不等於兩者間就是因果關係；即使有因果關係，也不見得有很強的關係，對於想探討的問題，未必有太大意義。（例如最近那個研究：尼尼基因影響智人腦袋形狀）
我們常常聽到，做研究要「客觀」，但是這樣講很容易讓人誤會。從選擇題材、設計實驗、選擇分析方法，到詮釋結果，當中其實充滿惹主觀的選擇。
所謂客觀，意思常常其實是：「不要主觀把看不順眼的結果變不見」。
《偽陽性誤判太多，調降p值門檻就好？》
http://neanderthaldna.pixnet.net/blog/post/218765658
即使是看似事前不需要假說的相關性研究，先做再看看偵測到什麼，也都需要研究設計，更別提最後的詮釋與應用。
舉個例子，研究「一群人的出生日期，與喜歡喝茶有沒有關係？」，得到的結果是沒有。但是再把這一群人，按照月份拆成 12 組，搞不好有幾組就會變成有關惹。（我真的不是刻意要講星座 XD）
這就是相關性研究的陷阱，遺憾的是，許多陷阱不是這麼容易能看出來。
好吧，你說誤判是因為樣本不夠多，那就再舉個例子。我們來尋找，「法國與北韓國民的收入，與遺傳的關係？」
有資料都可以算，算法也超級客觀，然後你一定可以找到一大堆「北韓窮鬼基因」。以此衍生解釋，去看高雄人的基因組，一定也配備不少北韓窮鬼基因，難怪高雄又老又窮，不能發大財。
可笑嗎？某些相關性研究，包裝的頭頭是道，說白惹，本質上就是這麼可笑。
樣本變多，只是能降低誤判的機率，但是要避免無所不在的各種陷阱，還是要靠觀念、知識、訓練、腦袋呀。
最近 北歐心科學 NordicHearts 也寫到這個議題：
https://www.facebook.com/…/a.15870224748…/2236437949932194/…
2 篇 Science 介紹 UK Biobank 的文章：
《Huge trove of British biodata is unlocking secrets of depression, sexual orientation, and more》：
http://www.sciencemag.org/…/huge-trove-british-biodata-unlo…
《Genetic data on half a million Brits reveal ongoing evolution and Neanderthal legacy》
http://www.sciencemag.org/…/genetic-data-half-million-brits…
biobank是 什麼 在 2017《Taiwan Biobank 臺灣人體資料庫》 動畫簡介(3min) 的推薦與評價
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