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起源遗传学。人口构成

我们继续我们有关起源遗传学的系列材料。在上一篇文章中，我们讨论了什么是单倍群，如何对其进行研究以及如何在其上构建迁移路径。今天，地图集将分享有关人群的信息：它们与民族之间的区别，为何难以研究其基因库以及如何通过基因测试确定人群的成员资格。



为什么遗传学使用人口的概念


人口和人口构成的概念代替了民族或种族，而被用于起源遗传学。这是由于这样一个事实，即国籍概念更多地是指政治认同而不是种族。

种族或国籍更多地取决于文化规范，而不是遗传因素。因此，在某种文化环境中长大的人可能与一个国家有关系，其祖先的实际出身可能有所不同。因此，科学家们谈论的是群体-世代相传的群体，其中一半以上的婚姻属于群体。

通过地理和种族特征更容易识别人口，因为通常与附近同一群体的居民结婚。大多数人民同时是人口。但是，在某些民族中，超过50％的婚姻与另一群体的代表结婚。他们不能归因于人口。


人口与人口差异表。来源。


确定人口的困难是什么


与其他灵长类动物相比，不同人群之间的遗传差异较低。东非和西非黑猩猩的基因组彼此之间的差异比地球上其他两个人的基因组之间的差异更大，无论他们生活在哪里。这是确定一个人属于哪个人口的困难。

另一个复杂因素是，在整个历史中，人们，尤其是欧洲人，不断迁徙，与其他人口的代表结婚，其父母的基因混杂在一起。而且，一个种群中有更多的人迁移并与另一个种群混合，则下一代获得的DNA越多样化，为他们寻找模型DNA的难度就越大。



由于重组，儿童可能无法遗传某些特定人群的基因变异。

人类DNA可以携带有关不同时期的祖先群体的信息。那些最近居住的，以及几百年前居住的。为了确定这些种群是什么，将用户染色体的各个部分与不同群体代表的样本进行比较。


人群如何学习


对于采样，使用主成分分析（PCA）。该算法可独立搜索基因分型数据中的模式，并允许您将样本拆分为N维空间（通常为二维空间）中的簇。可以在此处找到这种分析的可视化示例。使用它，我们可以筛选出中间样本，并仅选择那些具有特定总体特征的样本。



在此示例中，您可以看到如何形成不同种群的集群。消除了属于不同集群之间区域的中间选项。

因此，我们获得的簇的大小和边界取决于组内样本的相似性。通过它们，我们比较了基因分型或全基因组测序的数据，并将它们归因于最相似的簇。

并非所有的DNA都被比较，而是其各个部分被比较。对于它们中的每一个，都选择离基数最近的样本。由于某些站点在不同人群中可能相似，因此数据需要进行额外的验证。我们会检查附近的所有站点。例如，如果在属于北欧人口的几个地点中，我们从东亚找到了一个样本，那么我们将再次对其进行检查。



簇包含的样本越多，算法确定种群的准确性就越高。另外，精度取决于源数据。通过全基因组测序，我们可以获得比基因分型后更多的信息进行比较。但是，重要的是要记住，即使全基因组也不能给出100％的结果。从不同人群中收集的样本通常包含基因分型数据，因为它便宜得多。随着具有全基因组测序结果的样品的出现，用于确定起源种群的算法将变得更加准确。

有一个错误的观点，即仅分析Y染色体和线粒体DNA来确定种群组成。也就是说，对于妇女来说，人口构成只能由母系来确定。这不是真的。根据这些数据，只能获得有关单倍群的信息，但不适用于特定人群。例如，在俄罗斯人中经常发现的单倍群R1a在西方和东部的斯拉夫人之间以及在印度北部的人群中都很普遍。

人口不能与一个单倍群相关联，因为通常，其他单倍群也很常见。但是，它们有助于了解整个人口形成的历史。在我们之前的文章中了解有关单倍群的更多信息。


您的帐户看起来如何


在“地理位置”部分，用户可以看到世界各地之间的百分比比率。例如，在欧洲，亚洲和非洲之间。



当您单击“更多”按钮时，用户将转到填充页面。这是每个人口的详细百分比。该地图还显示了每个组的大概面积。



在下一篇文章中，地图集将详细向您介绍尼安德特人：他们的基因在不同人群中所占的百分比，他们的基因如何影响现代人的健康以及当时其他古代人的生活。

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