正如世界上沒有兩片樹葉是完全壹樣的，大腦也存在著驚人的多樣性，而這種多樣性來源於大腦中的壹些無名英雄。
在人體中沈默的跳躍基因
生物學家們經常說，細胞所做的最危險的事情就是分裂。這是因為分裂中的細胞需要進行DNA復制，而這個過程可能會出現差錯，也就是發生基因突變。基因突變可能會使得生物體喪命，但它也是進化的關鍵，通過基因突變以及自然選擇，生物就可以進化出各種各樣的種類和形態。
而在細胞分裂時，壹些DNA片段可以在基因組裏發生隨機轉移，從壹個地方跑到壹個新的地方。這種DNA片段被稱為跳躍基因（也稱為轉座子）。跳躍基因在進化過程中扮演著無名英雄的角色，因為它可以改變基因組的組成結構。
可是，在所有哺乳動物的遺傳物質中，跳躍基因就占了壹半。如果這些跳躍基因細胞分裂時不斷跳躍，那細胞豈不是時時面臨危險？科學家發現，哺乳動物的細胞有壹項特殊的本領，就是非常擅長讓跳躍基因不發生轉移，或者說是讓跳躍基因沈默。因此，無須擔心我們身體裏的跳躍基因——它們大都是處於休眠狀態的。
可是新的研究發現，大腦卻與眾不同。2000年，美國索爾克生物研究所的神經生物學家拉斯提·蓋奇和他的同事研究了人類神經系統發育過程，也就是未成熟的幹細胞發展為成熟的神經細胞的過程。而在對這些幹細胞的基因表達情況進行調查時，他們困惑地發現，這些細胞裏的跳躍基因大都是活躍的。它們不是處在沈默中，而是在歡叫著。
人腦中的跳躍基因格外活躍
蓋奇對這個發現感到意外的同時，也感到壹絲的不安。如果在這些幹細胞中，跳躍基因會隨機地篡改基因組，那麽這意味著每壹個成熟後的大腦細胞的基因組都是略有不同的，每壹個都具有不同的行為。
上面這種基因組被篡改的現象被稱為基因嵌合現象，在身體的其他組織中很少會發生這種現象。例如，保護我們肺部的纖毛細胞和血細胞的基因組是完全壹樣的，盡管纖毛細胞看起來像海葵，血細胞看上去就像壹個糖片。它們之所以看起來不同，是因為它們具有不同的基因表達方式（細胞按照基因指令產生蛋白質的過程）。而與此相反的是，盡管神經細胞彼此看起來比較相似，但是在基因層面上卻是千差萬別的。
蓋奇等人在之後的幾年裏對壹些人類屍體中的單個神經細胞進行了DNA測序，發現的確如此。在同壹個大腦中，每壹個神經細胞在遺傳上都是截然不同的。蓋奇很快意識到，這個新發現可能有助於解答神經學領域裏壹個長期存在的問題：大自然究竟是如何組裝大腦這種復雜系統的？
生物學家經常研究的秀麗隱桿線蟲，擁有2萬多個基因，而神經細胞總數為302個。相比之下，我們人類也有2萬多個基因，但是我們總***有超過800億個神經細胞。這就像給了兩個廚師看似相同的原料，第壹個廚師只想出了幾個菜譜，而第二個廚師竟然能想出幾百幾千個菜譜！這是因為第二個廚師的原料偶爾會發生轉換，例如芹菜有時能變為土豆或茄子。根據蓋奇的發現，跳躍基因使得這種轉換成為可能，由此可以使得神經細胞變得復雜和多樣。
跳躍基因塑造每壹個獨特的大腦
不僅如此，蓋奇的發現也表明每壹個大腦都是獨壹無二的。因為跳躍基因具體的運作方式是不會遺傳的。女兒大腦的生態系統是明顯不同於她母親的，甚至與她的孿生妹妹也不壹樣。
這還意味著科學家在實驗中，有時很難排除個體的基因差異。
例如，C57BL/6是壹種實驗室常用的老鼠，它們是由近親繁殖培養出來的，這樣它們可擁有幾乎完全相同的基因組。那麽，這樣是否可以避免基因帶來的差異呢？事實情況是，基因差異仍然存在。蓋奇提出了壹個假想實驗：把壹些這樣的老鼠壹個大盒子裏，它們都是同卵多胞胎，性別也都相同。對它們進行行為檢測，會發現它們的性情會大不相同，壹個可能會呆若木雞，而另壹個會瘋狂地轉圈。這是因為跳躍基因使得每壹個老鼠大腦的基因都變得不同。
這就解釋了為什麽在某種程度上科學家們很難找到神經系統疾病的遺傳基礎，因為大腦中沒有壹個統壹的基因組。事實上，許多腦部疾病都與大腦內跳躍基因變得活躍起來有關。但目前尚不清楚它們之間是否有因果聯系。
從根本上來說，我們千差萬別的大腦可能加深了每個人性格的差異，由此看來，這種奇怪的喜歡跳躍的基因最終幫助我們每壹個人成就了獨特的自己。
跳躍基因更有趣的地方
如果對比猿類和人類，我們還會發現關於跳躍基因更有趣的地方。
2013年，蓋奇等人比較了猿類和人類幹細胞跳躍基因活動的不同。他們發現，猿類身體裏的跳躍基因比起人類體內的活躍得多。因此，來自相隔幾千米的不同群體的兩個黑猩猩之間的基因差異，比地球上任何兩個人之間的都大。事實上，猿類和人類中都存在著另壹種類似的基因，它們能讓跳躍基因不活躍。不過，人類中這些基因的表達能力比猿類的更強，是它們的10到20倍。
這樣，與猿類相比，我們人類的遺傳多樣性比較差，從進化的角度來看，這並不是壹件好事。但是蓋奇認為，這可能使得我們被迫遠離基因層面上的進化，從而走向文化層面上的進化。也就是說，我們會使用我們的醫學知識與疾病作鬥爭，而且還能通過語言等途徑把知識傳給下壹代，而不是依賴基因變異，來隨機找到抵抗疾病的方法。
（本文源自大科技*科學之謎2016年第1期文章）