他们发现，与学业成就(在这里主要使用受教育年限和是否完成了大学学业来进行衡量)有关的那些突变，每一个突变的影响作用都非常小。
这些突变的影响作用要比对生理性状的影响小得多，只有在检测样本非常大(在这次研究工作中共计对12.6万人进行了分析)的情况下才能够发现这些突变的影响作用。
其中影响作用大的突变的效力也只有0.02%，而对身高有影响的突变的影响效力约为0.4%，对体重有影响的突变的影响效力约为0.3%，相比之下整整相差了一个数量级。
可是单单这一个发现还不足以解释所有这些突变的总体影响效力。所以，进行另外一种观察试验就显得尤为重要了。
我们假设只有10个遗传位点与学业成就有关，并且这10个位点的信号在全基因组关联研究中也都是列在前十位的，而且我们还假设每一个位点的影响作用都是大的，即能够达到0.02%.那么如果将这10个位点的信号全都考虑在内;
将它们看作一个整体的预测因子，这个预测因子对学业成就的影响力会有多大呢?其实这就是所谓的多基因评分法(polygenic score method)。
如果我们选出的这10个位点都是真正有作用的位点，那么它们的整体作用效力就应该是10×0.02，即能够达到0.2%.如果将这个数字放大，假设有成百上千、或者更多的位点都发挥了作用，那么它们的作用效力就非常大了，足以解释遗传对行为性状的影响作用。
可是如果真的只有10个位点有作用，那么其实起不到任何实质性的影响，不过会综合其它位点的作用。正如Rietveld等人发现的那样，参与发挥作用的突变的数量越多，那么对作用结果的预测就会越准确。
这也就是说学业成就似乎真的是一种受多基因影响的性状。可是这些位点的影响作用为什么会这么小呢?是因为我们的行为学检测手段太差，检测不到真正的影响作用吗?
Rietveld等人的工作在某种程度上已经证实了这一点。Rietveld他们认为，如果能够充分利用各种表型检测手段，比如受教育年限等，那么全基因组关联研究也许还能发挥一点作用，帮助我们找到与更广泛的社交关联作用有关的基因。
我们可以对这种表型进行非常精确的检测，但是对香烟的实际暴露量等指标就只能进行非定量的检测了，这主要是因为每个人吸烟的程度和方式都有所不同，比如有的人会把烟深深的吸到肺里，还有的人喜欢把烟一直抽完，一点都不剩。
由于尼古丁的消费量是有可能受到遗传因素影响的，所以很多直接检测尼古丁的手段就可以比较精确的检测出遗传因素的影响作用，而且还可以同时阐明其中可能存在的关联机制。
受教育年限这个指标让Rietveld等人切身感受到了寻找合适的性状检测手段的重要性，对于学业成就这种性状，我们可以有很多的检测方法，有时做一个简短的问卷调查就完了，有时又会做一番非常详细的评估。
不过也没有证据证明，使用比较粗略的检测手段检出的遗传影响效力就要比使用精确的检测手段时更弱。虽然香烟消费量是一个比较可靠的衡量指标，可是这还是不能准确地反映出实际的烟草(尼古丁)暴露量。
